大家好，我是苏承栈。今天我们来聊聊如何将Criss-Cross Attention这种先进的注意力机制应用到YOLOv5/YOLOv7中，提升目标检测的性能。
首先，我们来了解一下Criss-Cross Attention。它是一种用于语义分割的注意力机制，通过十字交叉路径获取周围像素的上下文信息，从而实现长距离依赖的捕获。相比非局部模块，它不仅节省了GPU内存，还提高了计算效率。
将Criss-Cross Attention应用到YOLOv5/YOLOv7的步骤
- 第一步： 在common.py文件中添加Criss-Cross代码。
- 第二步： 在yolo.py文件中配置Criss-Cross模块。
- 第三步： 在yolov5_CrissCross.yaml文件中灵活配置Backbone或Neck。
下面是具体的代码实现：
#CrissCross——————————————————————————————————————————————————————————
def INF(B, H, W):
return -torch.diag(torch.tensor(float(