YOLOv8系列：引入SEAttention注意力机制的计算机视觉

最新推荐文章于 2025-03-21 09:16:30 发布
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文章标签： YOLO 计算机视觉 人工智能
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本文介绍了如何将SEAttention注意力机制应用于YOLOv8系列，以提升目标检测性能。通过在YOLOv8的卷积块后添加SEAttention模块，网络能自适应调整通道权重，提高特征表示质量，进而增强检测准确性。

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在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，而YOLOv8系列是其中一个备受关注的目标检测算法。为了进一步提升YOLOv8系列的性能，我们可以引入SEAttention注意力机制，该机制可以帮助网络更好地聚焦于目标区域，从而提高检测准确性。在本文中，我们将详细介绍如何将SEAttention注意力机制应用于YOLOv8系列，并提供相应的源代码。

首先，让我们了解一下SEAttention注意力机制的原理。SEAttention是一种轻量级的注意力机制，可以在不增加太多计算负担的情况下提升网络的表达能力。它通过学习目标的通道间关系，自适应地调整通道的权重，从而使网络更加关注重要的特征。具体而言，SEAttention由两个主要组件组成：Squeeze和Excitation。

Squeeze阶段是通过全局平均池化操作来获取每个通道的全局信息。这意味着网络可以计算出每个通道对整体特征的重要性。接下来，Excitation阶段通过一个全连接层和激活函数来学习每个通道的权重。这个过程可以看作是一种自适应的特征选择，使得网络可以更加关注重要的特征通道。

下面我们将介绍如何将SEAttention注意力机制添加到YOLOv8系列中。首先，我们需要对YOLOv8的网络结构进行修改。具体而言，我们在YOLOv8的主干网络中的每个卷积块后添加SEAttention模块。这样，每个卷积块都能够自适应地学习通道权重，从而提高特征表示的质量。

现在，让我们

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YOLOv8系列：引入SEAttention注意力机制进行计算机视觉
YjmnDatabase的博客
09-22 563
YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测系列的最新版本，它采用了一种单阶段的检测方法，将目标检测任务转化为一个回归问题。在上述代码中，我们定义了一个SEAttention模块，并将其应用于YOLOv8的网络结构中。在每个卷积层之后，我们通过SEAttention模块对特征图进行通道加权，以增强具有更重要信息的通道。值得注意的是，本文提供的示例代码仅用于说明如何在YOLOv8系列中添加SEAttention模块，并不代表完整的YOLOv8实现。SEAttention注意力机制。
YOLOv8系列：引入SEAttention注意力机制提升目标检测精度
带你成为别人眼中的大佬！
05-29 2428
SEAttention机制的基本思想是对卷积特征图中的通道进行自适应加权，以突出重要的特征。在目标检测领域，常用的算法之一是YOLO（You Only Look Once），其中最新的版本为YOLOv8。应用于YOLOv8的编码器部分，以增强特征图中的重要特征。在本文中，我们介绍了如何通过引入SEAttention注意力机制来改善YOLOv8的目标检测精度。为了在YOLOv8中实现SEAttention，我们需要在网络的底部添加一个注意力模块，并在每个卷积层中使用它。在代码中，我们定义了一个名为。
YOLOv8添加注意力机制小总结
weixin_42001184的博客
09-15 9574
注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。简而言之，注意力机制源于自然界人类视觉的研究。人类的视觉会天然地进行一个抉择，就是选择性地关注所有信息的一个部分，同事就会忽略其他可见的信息。就属于是合理的利用有限的信息处理资源。
基于YOLOv8s与SE注意力机制的高精度行人检测系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)
ZSW1218的博客
03-13 1469
随着计算机视觉技术的快速发展，行人检测作为智能监控、自动驾驶等领域的关键任务，受到了广泛关注。本文提出了一种基于 YOLOv8s 模型和 SE注意力机制 的高精度行人检测系统，旨在
YOLOv8添加注意力机制
weixin_44690215的博客
01-08 2510
修改yolov8-GAM.yaml文件。修改之后，调用此yaml文件即可。建议复制一份yaml文件进行修改。tasks代码中写入调入方式。
在yolov8中添加注意力机制
fool996的博客
02-22 2989
可以发现注意力机制已经添加成功。
YOLOv8添加SE注意力机制有效提升检测精度（已跑通)
qq_62127918的博客
08-21 2272
YOLOv8添加SE注意力机制提升检测精度（已跑通)
YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)
qq_43471945的博客
09-05 5564
YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)
YOLOv5改进：引入SE注意力机制提升计算机视觉
GzvDart的博客
09-19 585
其中，YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高速和高准确性的特点。为了进一步提升YOLOv5的性能，我们可以引入SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制，以增强模型对重要特征的关注。通过添加SE注意力模块，我们可以自适应地学习并强调重要的特征，从而改善目标检测结果。当然，除了SE注意力机制，还有其他一些改进策略可以应用于YOLOv5，如数据增强、网络结构优化等。请注意，以上提供的代码仅为示例，并需要根据具体的YOLOv5实现进行适当的修改。步骤1：导入所需的库和模块。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SEAttention注意力机制
浪子L的博客
10-03 4622
以上就是SEAttention的原理及使用方式，但具体SEAttention注意力机制的具体位置放哪里，效果更好。需要根据不同的数据集做相应的实验验证。希望本文能够帮助你入门YOLO中注意力机制的使用。
【手把手缝模块】YOLOv8添加注意力机制模块
热门推荐
dont worry about it的博客
05-20 6万+
【手把手缝模块】YOLOv8添加注意力机制模块，添加这个注意力机制模块，让 yolov8 可以找到它，一般的，添加自定义模块，就在conv.py里面添加代码就行（CBAM模块yolov8自带的，所以这里没有这个步骤）
yolov8结合se注意力机制提升检测效果
03-01
卷积神经网络建立在卷积运算的基础上，它通过在局部感受野内将空间和通道信息融合在一起来提取信息特征。为了提高网络的表示能力，最近的几种方法已经显示了增强空间编码的好处。在这项工作中，我们专注于通道关系，并提出了一种新颖的架构单元，我们将其称为“挤压和激励”（SE）块，它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方面的特征响应。我们证明，通过将这些块堆叠在一起，我们可以构建在具有挑战性的数据集上具有极好的泛化能力的 SENet 架构。至关重要的是，我们发现 SE 模块能够以最小的额外计算成本为现有最先进的深度架构带来显着的性能改进。 SENets 构成了我们 ILSVRC 2017 分类提交的基础，该分类提交赢得了第一名，并将 top-5 错误率显着降低至 2.251%，与 2016 年获胜条目相比相对提高了约 25%。
YOLOv8 改进：添加 CGAttention 注意力机制（级联群体注意力机制）
最新发布
走向CTO的路上...
03-21 919
通过将 CGAttention 注意力机制集成到 YOLOv8 中，模型能够更精准地聚焦于关键特征区域，进一步提升目标检测的精度和鲁棒性。这种方法在高效性和准确性之间找到了良好的平衡点。
YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制
qq_43649937的博客
09-30 2万+
YOLOv8
YOLOv8改进，YOLOv8添加MLCA注意力机制(混合局部信道注意)
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
08-22 1173
MLCA是一种即插即用的可扩展混合局部注意力机制，以在检测效果、速度和模型参数数量之间实现平衡，并使注意力机制同时包含通道信息、空间信息、局部通道信息和全局通道信息。
即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv8 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】| 20+ 种全打通！
YOLOv8项目贡献者
04-19 2万+
YOLOv8 添加 20+ 种注意力机制教程
改进YOLOv8：添加CBAM注意力机制（涨点明显）
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
01-15 2万+
计算机视觉中的注意力机制是一种聚焦于局部信息的机制，其基本思想是让系统学会忽略无关信息而关注重点信息。这种机制在图像识别、物体检测和人脸识别等任务中都发挥了重要作用。注意力机制的实现方法有多种，其中包括模型、模型、模型等。这些模型可以将图像中的关键信息提取出来，并通过抑制无用信息来提高模型的性能。在计算机视觉中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如目标检测、图像分类、人脸识别等。通过引入注意力机制，计算机视觉系统可以更加高效地处理图像数据，减少计算资源的浪费，同时提高模型的性能和准确性。
YOLOv8优化：注意力系列篇 | SEAttention注意力，效果秒杀CBAM
会AI的学姐
10-21 8103
本文改进：SEAttention注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
yolov8添加各种注意力机制通用步骤，以CBAM为例在yolov8-pose中的应用
m0_74188238的博客
03-06 261
yolov8改进之增加注意力机制
yoloV8添加SEAttention注意力机制
03-21
### 集成 SEAttention 注意力机制到 YOLOv8 SEAttention 是一种通道注意力机制，通过学习不同特征图的重要性来增强模型的表现能力。以下是关于如何在 YOLOv8 中集成 SEAttention 的详细介绍。 #### 1. SEAttention 原理概述 SEAttention（Squeeze-and-Excitation Attention）的核心思想是对输入特征图的不同通道分配权重，从而突出重要信息并抑制不重要的部分。其主要操作分为三步：压缩（squeeze）、激励（excite）以及重新加权（re-weight）。这种机制可以显著提升模型对复杂场景的理解能力[^1]。 #### 2. 修改 YOLOv8 架构以支持 SEAttention 为了将 SEAttention 添加至 YOLOv8，通常需要调整网络中的卷积层或瓶颈结构。可以通过继承官方的 `nn.Module` 并定义一个新的模块类来实现这一功能。 以下是一个简单的 Python 实现示例： ```python import torch import torch.nn as nn class SEAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SEAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), 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) return x * y.expand_as(x) # 将 SEAttention 应用于 YOLOv8 的某个中间层 class CustomYOLOBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(CustomYOLOBlock, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.se_attention = SEAttention(out_channels) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.se_attention(x) # 使用 SEAttention 对特征进行重加权 return x ``` 上述代码展示了如何创建一个带有 SEAttention 的自定义 YOLO 层。该层可以在构建整个 YOLOv8 模型时替换掉默认的卷积块[^2]。 #### 3. 替换原始架构中的组件 要使 SEAttention 生效，需将其嵌入到 YOLOv8 的骨干网或其他子模块中。例如，在 Darknet 或 CSPNet 结构中找到合适的卷积层位置，并用上面定义的 `CustomYOLOBlock` 取代它们。 假设我们正在处理 backbone 部分的一个典型残差单元，则可以用如下方式更新配置文件或者直接修改源码： ```yaml backbone: - from: [-1] number: 1 module: models.CustomYOLOBlock args: [in_channels=256, out_channels=512] ``` 如果采用 PyTorch Lightning 等框架训练项目，则还需确保新加入的部分被正确初始化并与其余参数一同优化。 #### 4. 训练与验证改进效果 完成以上更改后即可按照常规流程执行数据预处理、损失函数设置及超参调节等工作。由于增加了额外计算量，可能需要注意 GPU 资源消耗情况；同时建议对比有无 SEAttention 条件下的 mAP 和推理速度指标变化，评估其实际贡献价值。 --- ###
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