YOLOv8 改进：添加 CA 注意力机制

YOLOv8 改进：添加 CA 注意力机制

引言

YOLO（You Only Look Once）网络是实时目标检测领域的杰出代表，凭借其速度和精度被广泛使用。为了进一步增强 YOLOv8 的性能，可以引入 CA（Coordinate Attention）注意力机制，以提升模型对重要特征区域的关注能力。

技术背景

CA（Coordinate Attention）是近年来提出的一种创新注意力机制，它不仅仅聚焦于通道间的关系，还考虑了空间位置的信息。相比传统的通道注意力机制，CA 模块可更好地捕获远程依赖和方向性信息，提高模型在复杂场景中的表现。

应用使用场景

• 城市交通监控：在动态、复杂的背景下检测车辆与行人。
• 无人机视频分析：快速识别并跟踪运动物体。
• 工业检测：如装配线上的瑕疵检测，需高精度地识别小缺陷。
• 公共安全：在人群中识别异常行为或物品。

原理解释

CA 模块通过将输入特征分解为两个