【目标检测实验系列】YOLOv5高效涨点：基于NAMAttention规范化注意力模块，调整权重因子关注有效特征(文内附源码)

1. 文章主要内容

本篇博客主要涉及规范化注意力机制，融合到YOLOv5(v6.1版本，去掉了Focus模块)模型中，通过惩罚机制，调整特征权重因子，使模型更加关注有效特征，助力模型涨点。

2. 简要概括

论文地址：NAM论文地址
论文Github代码：Github代码

NAM注意力机制在2021年的时候就挂在arxiv上，博主最近逛了一逛发现其github代码的关键模块中，还是缺乏了论文当中的空间注意力模块，只提供了通道注意力模块，所以这篇论文的NAM在代码层面上只利用了通道注意特征，如下图所示。
在这里插入图片描述
亮点在于：NAM的核心思想在于通过调整，利用稀疏的权重惩罚来降低不太显著的特征(换句话说：对显著有效特征更加关注)的权重，使得整体注意力权重在计算上保持同样性能的情况下变得更加高效，助力模型高效涨点，有兴趣的可以阅读原论文！

分析：NAM也是一个即插即用的注意力模块，可以融合到YOLOv5网络结构中的任何地方，前提是通道等维度对齐。另外，因为论文代码只提高了通道注意力且一般情况下，高维度的通道特征比较丰富，换句话说网络深度越深，通道数越高，其高层次的语义特征也就会越丰富，所以建议将NAM放在网络更深层次，有助于提取丰富的高层次特征，助力模型涨点！下面给出NAM原论文中的一个结构图，注意只针对于通道注意力！
在这里插入图片描述

3. 详细代码改进流程

接下来记录一下将NAM添加到YOLOv5模型中某一个地方的实验过程。注意到(在后面的yolov5-NAM.yaml中体现)：本文是将NAM添加在检测大目标的检测头的前面，也就是23层 (P5/32-large)的后面，添加了一层，后面的Detect序号也得增加一，变成[[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]]!

3.1新建一个NAM的py文件，放置源代码

首先新建一个NAM.py存放其源代码，博主在此文件中还提供了一个main函数的测试案例，启动可以正常输出，就证明模块木有问题，通道数对得上。

import torch.nn as nn
import torchclass Channel_Att(nn.Module):def __init__(self, channels, t=16):super(Channel_Att, self).__init__()self.channels = channelsself.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True)def forward(self, x):residual = xx = self.bn2(x)weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs())x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()x = torch.mul(weight_bn, x)x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()x = torch.sigmoid(x) * residual  #return xclass NAMAttention(nn.Module):def __init__(self, channels, out_channels=None, no_spatial=True):super(NAMAttention, self).__init__()self.Channel_Att = Channel_Att(channels)def forward(self, x):x_out1 = self.Channel_Att(x)return x_out1if __name__ == '__main__':model = NAMAttention(64)inputs = torch.randn((1, 64, 64, 64))print(model(inputs).size())

3.2新建一个yolov5-NAM.yaml文件

然后，新建一个yolov5-NAM.yaml文件，同时 注意nc改为自己数据集的类别数。另外，yaml文件中NAMAttention的位置其实可以放置在任何地方，只需要调试好通道数输入输出即可。

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 10  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8  小目标- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16 中目标- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32  大目标# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2  output_channel, kernel_size, stride, padding[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-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, 14], 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)[-1, 1, NAMAttention, [1024]],# 修改[[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

3.3 将NAM引入到yolo.py文件中

在下图的红色圈内位置处，引入NAMAttention，并手动导入相应的包即可。代码和示意图如下：

        elif m is NAMAttention:c1, c2 = ch[f], args[0]if c2 != no:c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)args = [c1, *args[1:]]

在这里插入图片描述

3.4 修改train.py启动文件

修改配置文件为yolov5-NAM.yaml即可，如下图所示：
在这里插入图片描述

4. 总结

本篇博客主要介绍了规范化注意力机制NAM，通过惩罚机制，降低不显著特征，助力YOLOv5模型涨点。另外，在修改过程中，要是有任何问题，评论区交流；如果博客对您有帮助，请帮忙点个赞，收藏一下；后续会持续更新本人实验当中觉得有用的点子，如果很感兴趣的话，可以关注一下，谢谢大家啦！