YOLOv8升级版：加入CBAM注意力机制 计算机视觉

目前，在计算机视觉领域，YOLO系列的目标检测器已经成为了一个非常流行的选择。然而，YOLO存在一些问题，例如对小物体的检测效果不佳。为了解决这个问题，我们可以使用注意力机制来提高模型对小物体的检测准确率。在本文中，我们将介绍如何在YOLOv8中添加CBAM注意力机制，并展示其在VOC数据集上的表现。

1. CBAM注意力机制

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种包含空间和通道注意力机制的CNN模块。空间注意力机制用于关注图像中的重要区域，通道注意力机制则用于关注通道中重要的特征。在CBAM中，它们被组合在一起，用于增强模型的表示能力并提高目标检测的性能。

2. YOLOv8架构

YOLOv8是YOLOv4的改良版，它对YOLOv4进行了许多改进，如更大的模型、更深的网络和更多的anchor box。在代码实现方面，我们使用了PyTorch框架，并结合YOLOv8的特点编写了相应的代码。

3. CBAM注意力机制的代码实现

我们将CBAM模块作为YOLOv8网络的一部分添加进去。具体而言，我们在网络特征图的每一个位置上添加CBAM模块。对于每个CBAM模块，我们首先使用全局平均池化（global average pooling）来计算每个通道的重要性系数。接下来，我们使用两个全连接层和Sigmoid激活函数来获得通道注意力加权的结果。最后，我们使用3x3卷积来计算空间注意力加权的结果。两个加权结果相加得到最终CBAM注意力输出。

以下是CBAM模块的代码实现：