YOLOv8改进 | 注意力机制 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）

Snu77

已于 2024-03-11 07:29:56 修改

阅读量7.3k

点赞数 25

分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏文章标签：人工智能深度学习 pytorch YOLO python 计算机视觉目标检测

于 2023-12-09 08:00:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/134865182

版权

YOLOv8有效涨点专栏专栏收录该内容

180 篇文章 ¥199.90 ¥299.90

订阅专栏

本文深入探讨RCS-OSA（Reduced Channel Spatial Object Attention）模块，它是RCS-YOLO的改进部分，用于减少通道数量并增强空间对象注意力。该模块在目标检测任务中显著提升了模型的处理效率和检测精度，尤其是在小目标和大尺度目标检测中。RCS-OSA结合了RCS（Reparameterized Convolution based on channel Shuffle）和OSA（One-Shot Aggregation），在训练和推理阶段分别通过多分支和单一分支结构优化性能。文章详细介绍了RCS-OSA的原理、核心代码及添加到YOLOv8模型的步骤，并提供了不同配置的yaml文件和训练截图。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右)。同时本文对RCS-OSA模块的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加RCS-OSA模块到网络结构中。