“CBAM注意力机制应用于YOLOv8系列目标检测算法“

最新推荐文章于 2025-03-15 08:00:00 发布

ZuoProgramming

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文章标签： YOLO 目标检测算法计算机视觉

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本文探讨了如何将CBAM注意力机制应用于YOLOv8目标检测算法，以提高其在复杂场景和细节检测中的性能。通过PyTorch实现，CBAM模块的加入显著提升了算法的精度和泛化能力，同时保持了速度优势。

随着深度学习技术的不断发展，目标检测算法在计算机视觉领域中得到了越来越广泛的应用。其中，YOLOv8系列目标检测算法以其快速、准确的检测效果受到了业界的高度认可。

然而，对于一些复杂的场景和细节部分，YOLOv8算法仍有提升空间。为了进一步提高YOLOv8算法的性能，我们考虑引入CBAM注意力机制。

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种新型的卷积神经网络模块，它结合了通道注意力机制和空间注意力机制，能够自适应地调整不同通道和空间位置的特征响应，从而提高图像的表示能力。

我们基于PyTorch框架实现了一个基于YOLOv8系列目标检测算法的CBAM注意力机制模型。具体实现代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction_ratio=16):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels=channels, out_channels=channels // reduction_ratio, kernel_size=1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU()

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