在YOLOv8中集成注意力机制模块可以显著提升模型对关键特征的关注能力,从而提高目标检测的准确率。以下是关于如何在YOLOv8中添加注意力机制模块(如CBAM和SEAttention)的详细教程及代码示例。
### 添加CBAM注意力机制模块
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种结合了通道注意力和空间注意力的复合注意力机制。它可以通过增强重要的特征通道并抑制不重要的特征通道来提升模型性能。
#### 1. 在 `conv.py` 中定义 CBAM 模块
首先,需要在 `ultralytics/nn/modules/conv.py` 文件中定义 CBAM 模块。确保将 `CBAM` 类添加到文件中的 `__all__` 列表中,以便其他模块可以导入它。
```python
import torch.nn as nn
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, channels: int) -> None:
super().__init__()
self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Conv2d(channels, channels, 1, 1, 0, bias=True)
self.act = nn.Sigmoid()
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
return x * self.act(self.fc(self.pool(x)))
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, kernel_size=7):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False)
self.act = 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)
return self.act(self.conv(x))
class CBAM(nn.Module):
def __init__(self, c1, kernel_size=7):
super().__init__()
self.channel_attention = ChannelAttention(c1)
self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size)
def forward(self, x):
return self.spatial_attention(self.channel_attention(x))
```
#### 2. 在 YOLOv8 模型配置文件中使用 CBAM 模块
接下来,需要修改 YOLOv8 的模型配置文件 `ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml`,在适当的位置插入 CBAM 模块。例如,可以在主干网络或检测头中插入 CBAM 模块。
```yaml
# Example: Insert CBAM in the backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, CBAM, [256]], # Add CBAM after a specific layer
[-1, 6, C2f, [512, False, True]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],
[-1, 3, C2f, [1024, False]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]]
]
```
### 添加 SEAttention 注意力机制模块
SENet(Squeeze-and-Excitation Network)是一种通过显式建模通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道特征响应的注意力机制。
#### 1. 在 `conv.py` 中定义 SEAttention 模块
同样,在 `ultralytics/nn/modules/conv.py` 文件中定义 SEAttention 模块。
```python
class SEAttention(nn.Module):
def __init__(self, c1, ratio=16):
super().__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Conv2d(c1, c1 // ratio, 1, bias=False),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(c1 // ratio, c1, 1, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
y = self.avg_pool(x)
y = self.fc(y)
return x * y.expand_as(x)
```
#### 2. 在 YOLOv8 模型配置文件中使用 SEAttention 模块
同样,需要修改 YOLOv8 的模型配置文件 `ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml`,在适当的位置插入 SEAttention 模块。
```yaml
# Example: Insert SEAttention in the backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, SEAttention, [256]], # Add SEAttention after a specific layer
[-1, 6, C2f, [512, False, True]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],
[-1, 3, C2f, [1024, False]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]]
]
```
### 训练与推理
在完成模型配置后,可以使用 `train.py` 文件来训练模型。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/SEAtt_yolov8n.yaml").load('yolov8n.pt')
# 开始训练
results = model.train(data='datasets/brain-tumor/data.yaml', epochs=250, batch=2, workers=1)
```
### 总结
通过上述步骤,可以在 YOLOv8 中成功集成 CBAM 和 SEAttention 等注意力机制模块。这些模块可以帮助模型更好地关注关键特征,从而提高目标检测的精度。在实际应用中,可以根据具体任务需求选择合适的注意力机制,并调整其参数以获得最佳性能[^1]。
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