YOLOv8改进 | 如何在网络结构中添加注意力机制、C2f、卷积、Neck、检测头

一、本文介绍

本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C2f一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv8模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去。

本文目前的改进教程包括：注意力机制、C2f(改进后的)、卷积(主干上的)、Neck、检测头、损失函数。

目录

一、本文介绍

二、导入修改内容

2.1创建新文件导入新模块

2.1.1情况一

2.1.2情况二 

三、Conv模块

3.1修改一

3.2修改二

3.3修改三 

四、C2f、Bottleneck模块

4.1修改一

4.2步骤二 

4.3修改三

4.4修改四

4.5修改五

4.6修改六

4.7修改七

五、注意力机制(上采样修改方法同此处有参数注意力机制)

5.1修改一 

5.2修改二

5.3修改三

5.2.1有参数的注意力机制修改

5.2.2无参数的注意力机制修改

5.4配置注意力机制

六、Neck部分

七、检测头

7.1 修改一

7.2 修改二

7.3 修改三 

7.4 修改四 

7.5 修改五 

7.6 修改六 

​编辑

7.7 修改七 

7.8 修改八

7.9 修改九 

7.10 修改十 

八、损失函数

8.1 修改一

8.2 修改二

8.3 修改三

九、Backbone(主干)

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

修改八

修改九

十、本文总结

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

YOLOv8专栏：YOLOv8改进有效涨点专栏->持续复现各种最新机制

本文的讲解举例都以最新的YOLOv8的目录结构为例，老版本的其实方法都一样只是目录构造不一样找到同样的文件名即可。 

适用对象->本文适合那些拿到源码却不知道如何添加到网络结构中的朋友

二、导入修改内容

大家拿到任何一个代码，想要加入到模型的内部，我们都需要先将其导入到模型的内部，才可以将其添加到模型的结构中去，下面的代码是一个ODConv，和我创建的一个ODConv_yolo的类(官方的代码报错进行一定的处理想知道为啥可以看我单独讲解它的博客)， 我们先拿其进行举例。

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


class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, groups=1, reduction=0.0625, kernel_num=4, min_channel=16):
        super(Attention, self).__init__()
        attention_channel = max(int(in_planes * reduction), min_channel)
        self.kernel_size = kernel_size
        self.kernel_num = kernel_num
        self.t