文末含资料链接和视频讲解！YOLOv8集成LSKA注意力机制详细教程

YOLOv8集成LSKA注意力机制详细教程

一、本文介绍

在深度学习的计算机视觉领域，注意力机制已经成为提升模型性能的重要技术手段。本教程将详细介绍如何在YOLOv8目标检测框架中集成LSKA（Large Separable Kernel Attention，大可分离内核注意力）注意力机制。

LSKA注意力机制是一种创新的注意力设计，它通过将传统的大核卷积分解为级联的水平和垂直1-D卷积核，在保持性能的同时显著降低了计算复杂度。本文将从理论原理到实际应用，全面解析LSKA在YOLOv8中的使用方法，包括深入的原理分析、完整的代码实现、详细的集成步骤，以及实际的训练配置和运行记录。

通过本教程，读者将能够掌握注意力机制在YOLO系列模型中的集成方法，理解LSKA的核心思想，并能够在自己的项目中成功应用这一技术来提升目标检测的性能。