YOLO-v5遮挡目标检测：注意力机制改进方案详解

1. 引言：YOLO-v5与遮挡检测挑战

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎。作为该系列的重要演进版本，YOLO-v5在工业界和学术界均获得了广泛应用，尤其在实时目标检测任务中表现出色。

然而，在复杂现实场景中，目标常因遮挡、光照变化或密集排列导致检测性能下降。其中，遮挡问题是影响检测准确率的关键因素之一。当目标被部分遮挡时，传统YOLO-v5模型容易出现漏检、误检或定位不准的问题。其根本原因在于标准卷积对全局上下文信息建模能力有限，难以从残缺特征中恢复完整语义。

为应对这一挑战，近年来研究者尝试将注意力机制引入YOLO架构，以增强模型对关键区域的关注能力。本文聚焦于如何通过改进注意力模块提升YOLO-v5在遮挡场景下的检测性能，系统解析当前主流的注意力增强方案，并结合代码实践说明其集成方法与优化效果。

2. YOLO-v5基础架构回顾

2.1 网络结构概览

YOLO-v5基于PyTorch实现，采用CSPDarknet作为主干网络（Backbone），配合PANet（Path Aggregation Network）结构进行多尺度特征融合。整体架构可分为三个核心部分：

Backbone：提取输入图像的深层特征，使用跨阶段局部网络（CSP）结构减少计算冗余。
Neck：通过上采样与下采样的路径聚合，强化小目标检测能力。
Head：负责最终的边界框回归与类别预测。

该设计使得YOLO-v5在保持高推理速度的同时具备良好的精度表现。

2.2 遮挡检测的瓶颈分析

尽管YOLO-v5性能优越，但在以下遮挡场景中仍存在明显短板：

局部遮挡：目标仅露出部分轮廓，导致特征不完整；
密集遮挡：多个目标重叠，造成锚框分配混乱；
背景干扰：遮挡物与目标颜色/纹理相似，增加误判风险。

这些问题的本质在于：标准卷积操作具有固定的感受野，缺乏动态调整关注区域的能力。因此，引入能够自适应加权特征通道或空间位置的注意力机制成为有效突破口。

3. 注意力机制原理与选型对比

3.1 注意力机制的基本思想

注意力机制模拟人类视觉系统的聚焦行为，使网络能够“有选择地”关注更重要的特征区域。常见类型包括：

通道注意力（Channel Attention）：学习各特征通道的重要性权重；
空间注意力（Spatial Attention）：识别特征图中关键的空间位置；
混合注意力：结合两者优势，实现更精细的特征调制。

3.2 主流注意力模块对比

模块名称	类型	核心思想	计算开销	易集成性
SE (Squeeze-and-Excitation)	通道	全局平均池化 + FC层生成通道权重	低	高
CBAM (Convolutional Block Attention Module)	混合	串行通道+空间注意力	中	高
ECA (Efficient Channel Attention)	通道	局部一维卷积替代全连接	极低	高
SimAM	空间	基于能量函数推导神经元重要性	低	中

对于YOLO-v5这类轻量级实时检测器，需在性能增益与推理延迟之间取得平衡。综合评估后，CBAM和ECA因其较高的性价比成为最常用的改进选择。

4. 改进方案设计与实现

4.1 方案选型：ECA + CBAM混合策略

我们提出一种分层注意力增强策略：

在Backbone浅层使用ECA模块，提升通道敏感度而不显著增加延迟；
在Neck部分引入CBAM模块，加强多尺度特征融合时的空间定位能力。

该策略兼顾效率与表达力，适用于边缘设备部署场景。

4.2 ECA模块实现

ECA通过一维卷积捕获通道间局部交互，避免SE模块中的降维操作带来的信息损失。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ECAAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=3): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): y = self.avg_pool(x) # [B, C, 1, 1] y = y.squeeze(-1).transpose(-1, -2) # [B, 1, C] y = self.conv(y) # [B, 1, C] y = y.transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) # [B, C, 1, 1] y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)

核心逻辑：通过对全局平均池化后的向量应用1D卷积，高效建模通道依赖关系。

4.3 CBAM模块实现

CBAM依次执行通道注意力和空间注意力，形成两级过滤机制。

class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=8): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return x * self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, 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) cat = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) out = self.conv(cat) return x * self.sigmoid(out) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.channel_att = ChannelAttention(c1) self.spatial_att = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): x = self.channel_att(x) x = self.spatial_att(x) return x

4.4 在YOLO-v5中集成注意力模块

以yolov5s为例，修改models/common.py文件并更新yaml配置。

步骤1：注册新模块

在common.py中添加上述类定义后，可在models/yolo.py中引用。

步骤2：修改模型配置文件

编辑models/yolov5s.yaml，在Neck部分插入CBAM：

# YOLOv5 backbone backbone: [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1 [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3 [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5 [-1, 9, C3, [512]], [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7 [-1, 3, C3, [1024]], [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9 ] # YOLOv5 head head: [[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 10 [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 12 [-1, 1, CBAM, []], # ← 新增CBAM模块 ... ]

同时，在common.py中确保C3模块支持可插拔注意力：

class C3(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5, attention=None): super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=False self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n))) self.attention = attention() if attention else None def forward(self, x): out = torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1) if self.attention is not None: out = self.attention(out) return self.cv3(out)

这样即可灵活启用不同注意力模块，如：