在YOLOv5中添加SE

在YOLOv5中添加SE（Squeeze-and-Excitation）机制是一种有效的方法，可以提升模型对图像中重要特征的关注，进而提高目标检测的性能。以下是添加SE机制到YOLOv5模型的步骤：

一、SE机制简介

SE（Squeeze-and-Excitation）机制是一种通道注意力机制，它通过动态地调整特征图的通道权重，来增强有用的特征并抑制不重要的特征。SE模块主要包含两个步骤：Squeeze和Excitation。

二、添加SE机制的步骤

1. 准备SE模块的代码

首先，需要在YOLOv5的代码中添加SE模块的实现。以下是一个SE模块的示例代码：

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init



class SEAttention(nn.Module):

    def __init__(self, channel=512,reduction=16):
        super().__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )


    def init_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                init.constant_(m.weight, 1)
                init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                init.normal_(m.weight, std=0.001)
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)


if __name__ == '__main__':
    input=torch.randn(50,512,7,7)
    se = SEAttention(channel=512,reduction=8)
    output=se(input)
    print(output.shape)

2. 修改YOLOv5的模型结构

将SE模块添加到YOLOv5的模型结构中。这通常意味着需要修改yolo.py。以下给parse_model函数elif添加一条：

        elif m is SEAttention:
            args = [ch[f]]

3. 更新配置文件

在YOLOv5的配置文件（通常是.yaml文件）中，更新模型结构以包含SE模块。例如，在backbone部分添加SE模块：

head: [
    [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
    [-1, 1, SEAttention, [16]],
    [-1, 3, C3, [512, False]], # 13

    [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
    [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],
    [[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
    [-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)

    [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
    [[-1, 15], 1, Concat, [1]], # cat head P4
    [-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)

    [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
    [[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
    [-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)

    [[18, 21, 24], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
  ]

三、注意事项

• 在添加SE模块时，需要仔细调整模型结构以确保其正确性。

• SE模块的缩减比率（r）是一个重要的超参数，它控制着SE模块内部的降维程度。较小的r值可以减少计算量，但可能会降低性能；较大的r值则可能提高性能，但会增加计算量。

• 在重新训练模型时，建议使用与原始模型相同的训练数据和超参数设置作为起点，然后根据实际情况进行调整。