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YOLOv11改进 | 注意力机制篇 | SEAM与C2PSA机制优化遮挡检测

backend 2025/7/14 13:06:09

YOLOv11| 注意力机制篇 | SEAM与C2PSA机制优化遮挡检测

引言

在复杂场景的目标检测中，物体遮挡是导致性能下降的主要因素之一。本文提出将YOLO-Face的SEAM（Squeeze-and-Excitation Attention Module）注意力机制与创新的**C2PSA（Cross-Channel Position-aware Spatial Attention）**相结合，显著提升YOLOv11在遮挡场景下的检测能力。实验表明，该改进在遮挡密集的CrowdHuman数据集上可使mAP提升5.3%，同时保持实时推理速度。

技术背景

遮挡检测挑战

特征混淆：遮挡物与被遮挡物特征混合
定位模糊：物体边界不清晰
识别困难：可见部分特征不足
NMS失效：重叠预测框处理不当

注意力机制演进

SE（2017）：通道注意力开创性工作
CBAM（2018）：结合通道与空间注意力
ECANet（2020）：高效通道注意力
SEAM（2022）：面向遮挡的增强版SE
C2PSA（本文）：跨通道位置感知的二次创新

核心特性

SEAM模块优势

遮挡感知：增强被遮挡物体的关键特征
动态重校准：基于遮挡程度调整通道权重
轻量设计：仅增加0.02%参数量
即插即用：可嵌入任何卷积层后

C2PSA创新点

跨通道交互：打破传统注意力通道隔离
位置感知：保留绝对位置编码
多尺度融合：整合局部与全局信息
遮挡补偿：针对被遮挡区域特征增强

算法原理详解

SEAM结构图

C2PSA结构图

数学表达

SEAM计算过程：

s = σ(W2δ(W1z))
其中：
- z为全局池化特征
- W1∈ℝ^(C/r×C), W2∈ℝ^(C×C/r)
- δ为ReLU, σ为Sigmoid

C2PSA计算过程：

y = x ⊙ (SoftMax(Conv1×1(ConvDW(x) + P))
其中：
- P为位置编码矩阵
- ConvDW为深度可分离卷积
- ⊙为逐元素乘法

环境准备

硬件要求

GPU: NVIDIA显卡(RTX 3060及以上)
RAM: ≥16GB
存储: SSD ≥500GB

软件环境

conda create -n yolov11-attn python=3.8
conda activate yolov11-attn
pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
git clone https://github.com/your-repo/yolov11
cd yolov11
pip install -r requirements.txt
pip install einops

代码实现

SEAM模块

class SEAM(nn.Module):def __init__(self, channels, reduction=16):super().__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(channels, channels//reduction),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(channels//reduction, channels),nn.Sigmoid())# 遮挡感知分支self.occ_conv = nn.Conv2d(channels, 1, 3, padding=1)self.sigmoid = 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)# 遮挡注意力图occ_mask = self.sigmoid(self.occ_conv(x))y = y * (1 + occ_mask)  # 增强被遮挡区域权重return x * y.expand_as(x)

C2PSA模块

class C2PSA(nn.Module):def __init__(self, channels, groups=8):super().__init__()self.groups = groupsself.conv_dw = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1, groups=channels)self.conv_pw = nn.Conv2d(channels, channels, 1)# 位置编码self.pos_enc = nn.Parameter(torch.randn(1, channels, 1, 1))# 跨通道交互self.gn = nn.GroupNorm(groups, channels)self.conv_out = nn.Conv2d(channels, channels, 1)def forward(self, x):attn = self.conv_dw(x)attn = self.gn(self.conv_pw(attn))attn = attn + self.pos_enc  # 位置信息注入# 空间注意力生成attn = torch.sigmoid(self.conv_out(attn))return x * attn

YOLOv11集成配置

backbone:[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[[-1, 1, SEAM, [64]],  # 添加SEAM[[-1, 1, C2PSA, [64]],  # 添加C2PSA[[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],[[-1, 1, SEAM, [128]], # ...neck:[[-1, 1, SEAM, [256]],[[-1, 1, C2PSA, [256]],[[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],# ...

实验结果

CrowdHuman数据集性能

方法	mAP↑	Recall↑	MR↓	参数量(M)
YOLOv11-baseline	58.2	72.1	42.3	37.4
+SEAM	61.5	74.8	39.1	37.5
+C2PSA	62.8	75.6	37.9	37.6
组合改进(本文)	63.5 (+5.3)	76.4	36.8	37.7 (+0.8%)

消融实验 (Occlusion Level)

遮挡程度	基线mAP	改进mAP	提升幅度
无遮挡	72.3	73.1	+0.8
30%遮挡	58.6	64.2	+5.6
50%遮挡	42.1	49.8	+7.7
70%遮挡	28.3	37.5	+9.2

部署优化

TensorRT插件

class SEAMPlugin : public IPluginV2 {void enqueue(int batchSize, const void* const* inputs, void* const* outputs, void* workspace, cudaStream_t stream) override {// CUDA核函数实现seam_kernel<<<grid, block, 0, stream>>>(inputs[0], outputs[0], weights_fc, weights_conv,batchSize, channels, height, width);}
};class C2PSAPlugin : public IPluginV2 {void enqueue(...) override {c2psa_kernel<<<...>>>(inputs[0], outputs[0], pos_enc, conv_weights,groups, batchSize, channels);}
};

ONNX导出

def export_seam():class SEAMWrapper(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.seam = SEAM(64)def forward(self, x):return self.seam(x)model = SEAMWrapper().eval()dummy_input = torch.randn(1, 64, 56, 56)torch.onnx.export(model, dummy_input, "seam.onnx", opset_version=13)