优化改进YOLOv5算法之添加SE、CBAM、CA模块(超详细)

在前面的文章中已经详细介绍了在本机上安装YOLOv5的教程，安装YOLOv5可参考前面的文章YOLOv5训练自己的数据集(超详细)https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085

1 SENet

论文名称：Squeeze-and-Excitation Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf

论文代码： GitHub - hujie-frank/SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

1.1 SENet原理

对于卷积操作，很大一部分工作是提高感受野，即空间上融合更多特征融合，或者是提取多尺度空间信息，如Inception网络的多分支结构。对于channel维度的特征融合，卷积操作基本上默认对输入特征图的所有channel进行融合。而MobileNet网络中的组卷积（Group Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）对channel进行分组也主要是为了使模型更加轻量级，减少计算量。而SENet网络的创新点在于关注channel之间的关系，希望模型可以自动学习到不同channel特征的重要程度。为此，SENet提出了Squeeze-and-Excitation (SE)模块，如图1所示。

图1 SEBlock结构图

SE模块首先对卷积得到的特征图进行Squeeze操作，得到channel级的全局特征，然后对全局特征进行Excitation操作，学习各个channel间的关系，也得到不同channel的权重，最后乘以原来的特征图得到最终特征。本质上，SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注信息量最大的channel特征，而抑制那些不重要的channel特征。另外一点是SE模块是通用的，这意味着其可以嵌入到现有的网络架构中。

为了更好的对SENet的核心原理进行放分析，可以将SENet分成4个步骤进行理解，如图2所示。

图2 SEBlock模块分析图

• 从单张图像开始，提取图像特征，当前特征层U的特征图维度为[C,H,W]。
• 对特征图的[ H , W ]维度进行平均池化或最大池化，池化过后的特征图大小从[ C , H , W ] ->[ C , 1 , 1 ]。[ C , 1 , 1 ] 可理解为对于每一个通道C，都有一个数字和其一一对应。图3对应了步骤(2)的具体操作。

图3 平均池化(最大池化)操作，得到每个通道的权重，得到每个通道的权重

• 对[ C , 1 , 1 ]的特征可以理解为，从每个通道本身提取出来的权重，权重表示了每个通道对特征提取的影响力，全局池化后的向量通过MLP网络后，其意义为得到了每个通道的权重。图4对应了步骤(3)的具体操作。

图4 通道权重生成

• 上述步骤，得到了每个通道C的权重[ C , 1 , 1 ]，将权重作用于特征图U[ C , H , W ]，即每个通道各自乘以各自的权重。可以理解为，当权重大时，该通道特征图的数值相应的增大，对最终输出的影响也会变大；当权重小时，该通道特征图的数值就会更小，对最终输出的影响也会变小。图5对应了步骤(4)的具体操作。

图5 通道注意力——各通道乘以各自不同权重

1.2 SENet代码(Pytorch)

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 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)

1.3 YOLOv5中加入SE模块

1.3.1 common.py配置

在yolov5-6.1/models/common.py文件中增加以下模块，直接复制即可。

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 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)

1.3.2 yolo.py配置

然后找到yolov5-6.1/models//yolo.py文件下里的parse_model函数，将类名加入进去，如下所示。

1.3.3 创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件

完成上述两步操作之后，就可以在原有的YOLOv5的yaml配置文件的基础上进行修改，在适当位置添加RepVGG模块或者利用RepVGG模块替换原始yaml配置文件中的一些模块，这里为了能够快速的训练模型，选择YOLOv5s模型进行修改，修改后的yolov5s_se.yaml文件内容如下所示。

# YOLOv5 🚀 by YOLOAir, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 2  # 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
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-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, SEAttention, [256]],

   [-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, SEAttention, [512]],

   [-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, SEAttention, [1024]],

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

2 CBAM

论文名称：CBAM: Convolutional Block Attention Module

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf

论文代码： GitHub - luuuyi/CBAM.PyTorch: Non-official implement of Paper：CBAM: Convolutional Block Attention Module

2.1 CBAM原理

Convolutional Block Attention Module (CBAM) 表示卷积模块的注意力机制模块，是一种结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。相比于senet只关注通道（channel）的注意力机制可以取得更好的效果。

图6 CBAM模块的结构图

上图给出了添加CBAM模块之后的整体结构。可以看到的是，卷积层输出的结果，会先通过一个通道注意力模块，得到加权结果之后，会再经过一个空间注意力模块，最终进行加权得到结果。

图8 通道注意力模块图

通道注意力模块如图8所示。将输入的特征图，分别经过基于width和height的global max pooling 和global average pooling，然后分别经过MLP。将MLP输出的特征进行基于element-wise的加和操作，再经过sigmoid激活操作，生成最终的channel attention featuremap。将该channel attention featuremap和input featuremap做elementwise乘法操作，生成Spatial attention模块需要的输入特征。以上是通道注意力机制的步骤。

换一个角度考虑，通道注意力机制（Channel Attention Module）是将特征图在空间维度上进行压缩，得到一个一维矢量后再进行操作。在空间维度上进行压缩时，不仅考虑到了平均值池化（Average Pooling）还考虑了最大值池化（Max Pooling）。平均池化和最大池化可用来聚合特征映射的空间信息，送到一个共享网络，压缩输入特征图的空间维数，逐元素求和合并，以产生通道注意力图。单就一张图来说，通道注意力，关注的是这张图上哪些内容是有重要作用的。平均值池化对特征图上的每一个像素点都有反馈，而最大值池化在进行梯度反向传播计算时，只有特征图中响应最大的地方有梯度的反馈。通道注意力机制可以表达为：

空间注意力模块如图9所示。将Channel attention模块输出的特征图作为本模块的输入特征图。首先做一个基于channel的global max pooling 和global average pooling，然后将这2个结果基于channel 做concat操作。然后经过一个卷积操作，降维为1个channel。再经过sigmoid生成spatial attention feature。最后将该feature和该模块的输入feature做乘法，得到最终生成的特征。

图9 空间注意力模块图

同样，空间注意力机制（Spatial Attention Module）是对通道进行压缩，在通道维度分别进行了平均值池化和最大值池化。MaxPool的操作就是在通道上提取最大值，提取的次数是高乘以宽；AvgPool的操作就是在通道上提取平均值，提取的次数也是是高乘以宽；接着将前面所提取到的特征图（通道数都为1）合并得到一个2通道的特征图。

2.2 CBAM代码(Pytorch)

class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.f1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.f2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)

        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.max_pool(x))))
        out = self.sigmoid(avg_out + max_out)
        return out

class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()

        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1

        self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        x = self.conv(x)
        return self.sigmoid(x)

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.channel_attention = ChannelAttention(c1)
        self.spatial_attention = SpatialAttention()

    def forward(self, x):
        out = self.channel_attention(x) * x
        out = self.spatial_attention(out) * out
        return out

2.3 YOLOv5中加入CBAM模块

2.3.1 common.py配置

在yolov5-6.1/models/common.py文件中增加以下模块，直接复制即可。

class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.f1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.f2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)

        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.f2(self.relu(self.f1(self.max_pool(x))))
        out = self.sigmoid(avg_out + max_out)
        return out

class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()

        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1

        self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        x = self.conv(x)
        return self.sigmoid(x)

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.channel_attention = ChannelAttention(c1)
        self.spatial_attention = SpatialAttention()

    def forward(self, x):
        out = self.channel_attention(x) * x
        out = self.spatial_attention(out) * out
        return out

2.3.2 yolo.py配置

然后找到yolov5-6.1/models//yolo.py文件下里的parse_model函数，将类名加入进去，如下所示。

2.3.3 创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件

完成上述两步操作之后，就可以在原有的YOLOv5的yaml配置文件的基础上进行修改，在适当位置添加RepVGG模块或者利用RepVGG模块替换原始yaml配置文件中的一些模块，这里为了能够快速的训练模型，选择YOLOv5s模型进行修改，修改后的yolov5s_se.yaml文件内容如下所示。

# YOLOv5 🚀 by YOLOAir, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 2  # 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
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-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, CBAM, [256]],

   [-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, CBAM, [512]],

   [-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, CBAM, [1024]],

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

3 CA

论文名称：Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf

论文代码：CoordAttention/coordatt.py at main · houqb/CoordAttention · GitHub

3.1 CA原理

目前，轻量级网络的注意力机制大都采用SE模块，仅考虑了通道间的信息，忽略了位置信息。尽管后来的BAM和CBAM尝试在降低通道数后通过卷积来提取位置注意力信息，但卷积只能提取局部关系，缺乏长距离关系提取的能力。为此，论文提出了新的高效注意力机制coordinate attention，能够将横向和纵向的位置信息编码到channel attention中，使得移动网络能够关注大范围的位置信息又不会带来过多的计算量。
coordinate attention的优势主要有以下几点：

• 不仅获取了通道间信息，还考虑了方向相关的位置信息，有助于模型更好地定位和识别目标。
• 足够灵活和轻量，能够简单地插入移动网络的核心结构中。
• 可以作为预训练模型用于多种任务中，如检测和分割，均有不错的性能提升。

CA注意力机制的详细原理可以参考我前期写的博客https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/121787103?spm=1001.2014.3001.5502

3.2 CA代码(Pytorch)

import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as F

class h_sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_sigmoid, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return self.relu(x + 3) / 6

class h_swish(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_swish, self).__init__()
        self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return x * self.sigmoid(x)

class CoordAtt(nn.Module):
    def __init__(self, inp, oup, reduction=32):
        super(CoordAtt, self).__init__()
        self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))
        self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))

        mip = max(8, inp // reduction)

        self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip)
        self.act = h_swish()
        
        self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        

    def forward(self, x):
        identity = x
        
        n,c,h,w = x.size()
        x_h = self.pool_h(x)
        x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2)

        y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2)
        y = self.conv1(y)
        y = self.bn1(y)
        y = self.act(y) 
        
        x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2)
        x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2)

        a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid()
        a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid()

        out = identity * a_w * a_h

        return 

3.3 YOLOv5中加入CA模块

3.3.1 common.py配置

在yolov5-6.1/models/common.py文件中增加以下模块，直接复制即可。

import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as F

class h_sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_sigmoid, self).__init__()
        self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return self.relu(x + 3) / 6

class h_swish(nn.Module):
    def __init__(self, inplace=True):
        super(h_swish, self).__init__()
        self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace)

    def forward(self, x):
        return x * self.sigmoid(x)

class CoordAtt(nn.Module):
    def __init__(self, inp, oup, reduction=32):
        super(CoordAtt, self).__init__()
        self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))
        self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))

        mip = max(8, inp // reduction)

        self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip)
        self.act = h_swish()
        
        self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        

    def forward(self, x):
        identity = x
        
        n,c,h,w = x.size()
        x_h = self.pool_h(x)
        x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2)

        y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2)
        y = self.conv1(y)
        y = self.bn1(y)
        y = self.act(y) 
        
        x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2)
        x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2)

        a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid()
        a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid()

        out = identity * a_w * a_h

        return 

3.3.2 yolo.py配置

然后找到yolov5-6.1/models//yolo.py文件下里的parse_model函数，将类名加入进去，如下所示。

3.3.3 创建添加CA模块的YOLOv5的yaml配置文件

完成上述两步操作之后，就可以在原有的YOLOv5的yaml配置文件的基础上进行修改，在适当位置添加RepVGG模块或者利用RepVGG模块替换原始yaml配置文件中的一些模块，这里为了能够快速的训练模型，选择YOLOv5s模型进行修改，修改后的yolov5s_se.yaml文件内容如下所示。

# YOLOv5 🚀 by YOLOAir, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 2  # 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
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-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, CoordAtt, [256]],

   [-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, CoordAtt, [512]],

   [-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, CoordAtt, [1024]],

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

4、实验效果对比

4.1 口罩检测数据集

前期收集了口罩检测识别数据集，主要是未佩戴口罩和佩戴口罩两个类别，图片总数在10000张左右，部分图片如下所示。

4.2 效果对比

为了对比加入SE、CBAM和CA模块后YOLOv5算法的效果，选择同样的数据集和实验参数进行算法模型训练和测试，实验参数设置如下。

在同样的训练参数和训练集的情况，得到训练后的模型，然后在同样的测试集上进行测试验证，测试集上的测试效果如下表所示，可以看出加入CBAM和CA模块后的YOLOv5s的效果比原始的yolov5s有所提升，但是加入SE注意力机制后的效果是下降的，数据集不同，加入SE、CBAM和CA模块后的效果也是存在区别的，需要根据自己的数据集调整SE、CBAM和CA模块的位置以及数量。
faceface_maskallyolov5s0.8850.9320.908yolov5s_se0.8750.9170.896yolov5s_cbam0.8760.9420.909yolov5s_ca0.8930.9320.913

参考文章

1 https://github.com/ultralytics/yolov5

2 CBAM——即插即用的注意力模块（附代码）_Billie使劲学的博客-CSDN博客_cbam

3 注意力机制——CAM、SAM、CBAM、SE_Billie使劲学的博客-CSDN博客_cam注意力机制