YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）

已于 2024-03-11 07:37:05 修改
阅读量1.1w 收藏 83
点赞数 34
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 pytorch python 计算机视觉 神经网络
于 2023-12-31 06:00:00 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135248908
本文详细介绍了如何在YOLOv8中添加EMAttention注意力机制，以提升模型性能。通过理解EMAttention的框架原理，学习核心代码实现，并跟随步骤在YOLOv8中注册和应用该模块。实验表明，EMAttention能够有效增强模型的特征表示能力，提高计算机视觉任务的准确性。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文首先给大家提供效果图(由基础版本未作任何修改和修改了本文的改进机制的效果对比图)，然后介绍其主要的原理，最后手把手教大家如何添加该注意力机制。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

目录

一、本文介绍

二、EMAttention的框架原理

三、EMAttention的核心代码 

四、手把手教你添加EMAttention

4.1 EMAttention添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

五、EMAttention的yaml文件和运行记录

5.1 EMAttention的yaml版本一(推荐)

5.2 EMAttention的yaml版本二

5.3 推荐EMAttention可添加的位置 

5.4 EMAttention的训练过程截图 

五、本文总结

二、EMAttention的框架原理

官方论文地址： 官方论文地址

官方代码地址： 官方代码地址

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLO11改进|注意力机制篇|引入EMA注意力机制
A1983Z的博客
10-09 5357
YOLO11中添加EMA注意力机制
YOLOv5算法改进（8）— 添加多层注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
小哥谈
10-14 1017
本节课就给大家介绍如何去添加多层注意力机制（数量≥2，相同或者不同注意力机制的结合），希望大家学习之后能够有所收获！
YOLOv8添加注意力机制小总结
weixin_42001184的博客
09-15 1万+
注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。简而言之，注意力机制源于自然界人类视觉的研究。人类的视觉会天然地进行一个抉择，就是选择性地关注所有信息的一个部分，同事就会忽略其他可见的信息。就属于是合理的利用有限的信息处理资源。
yolov8改进之EMA注意力机制
lvnacp的博客
05-17 7401
yolov8添加EMA注意力机制，提升模型性能。
YOLOv8模型改进 第九讲 添加EMAttention注意力机制
qq_64693987的博客
10-17 3810
EMA模块首先将输入通道分组（如“g”表示通道组数），然后通过两个并行分支处理特征。一个分支对特征进行水平和垂直方向的一维全局池化操作（X Avg Pool和Y Avg Pool），另一个分支通过3x3卷积提取特征。随后，这些特征通过sigmoid函数进行归一化处理，并通过跨维度交互模块进行整合。最后，经过sigmoid调制，输出特征映射会增强或削弱原始输入特征，提升模型的检测能力。
YOLOv8添加多种attention注意力机制
weixin_70423469的博客
07-24 3495
本文主要讲了一些如何在YOLOv8中加入一些自己的attention注意力机制操作和方法
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 17万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv10改进 | 注意力机制 | 添加EMAttention注意力机制（附二次创新PSA机制和C2f）
Snu77的博客
07-09 1763
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文首先给大家提供效果图由基础版本未作任何修改和修改了本文的改进机制的效果对比图，然后介绍其主要的原理，最后手把手教大家如何添加该注意力机制。专栏回顾YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍。
YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 高效的注意力改进策略EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）
Snu77的博客
05-07 1698
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文首先给大家提供效果图(由基础版本未作任何修改和修改了本文的改进机制的效果对比图)，然后介绍其主要的原理，最后手把手教大家如何添加该注意力机制。YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏目录一、本文介绍。
Yolov8改进---注意力机制：ICASSP2023 EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | 小目标涨点明显
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
06-25 6849
yolov8引入ICASSP2023 EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力，在小目标检测中涨点明显
【10】yolov8目标检测模型改进之添加注意力机制
m0_45426637的博客
09-05 1万+
一段时间的折腾之后，终于对添加注意力机制的代码操作了解了不少，写个笔记，以免忘记，也和大家一起分享。但仅仅对如何修改代码以能够添加相应模块进行说明。首先，将注意力机制模块分为三类：无参数注意力机制、一个通道数(一个参数)注意力机制以及两个通道数(两个参数)注意力机制。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加ACmix自注意力与卷积混合模型改善模型特征识别效率（提高FPS+检测效率）
走向CTO的路上...
10-01 739
YOLOv8中添加ACmix自注意力与卷积混合模型可以提高模型的特征识别效率，并提升FPS和检测效率。ACmix是一种将自注意力机制与卷积运算相结合的混合模型，它可以充分利用自注意力的全局感知能力和卷积的局部特征提取能力，从而更好地提取目标特征。ACmix是一种有效的改进YOLOv8目标检测模型的方法，它在目标检测和图像分割任务中取得了显著的性能提升。该改进通过将自注意力机制与卷积运算相结合，可以更好地提取目标特征，提高模型的特征识别效率，并提升FPS和检测效率。
【YOLOv8改进[注意力]】在YOLOv8中添加GAM注意力 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
静谧、淡雅
06-14 576
在YOLOv8中添加GAM注意力 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
YOLOv8创新魔改教程（三）如何添加注意力机制注意力机制的用法与思考
weixin_46106870的博客
12-05 5910
本文讲解了注意力机制的几种添加方法和一些思考
【保姆级教程|YOLOv8改进】【4】添加双层路由注意力机制：BiLevelRoutingAttention，性能和效率十分不错
阿旭的博客
01-31 5350
【保姆级教程|YOLOv8改进】【4】添加双层路由注意力机制：BiLevelRoutingAttention，性能和效率十分不错
改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。
qq_44224801的博客
04-10 8万+
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。注意力机制的基本思想是为输入数据的每个部分分配一个权重，这个权重表示该部分对于当前任务的重要程度。
Yolov8新版本解读：优化点如何加入新版本，通过加入EMA注意力进行对比说明
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
07-31 1770
最近yolov8进行了一次较大的更新，对一些优化点加在哪个位置上有些变动，因此本文主要通过具体案列进行对比和说明，以便在新版本上能够轻松上手。
pytorch代码实现注意力机制之EMA
DM_zx的博客
09-06 1万+
注意力机制之EMA
YOLOv8新版本解读：优化点与加入EMA注意力机制
LmtTransforms的博客
09-21 2663
最新版本的YOLOv8在之前版本的基础上进行了一系列的优化，其中一个重要的优化点是引入了EMA（Exponential Moving Average，指数移动平均）注意力机制。在YOLOv8的网络结构中，我们将EMAAttention模块加入到目标预测的过程中，通过不断更新prev_prediction来实现对历史帧目标的加权融合。EMA注意力机制是基于指数移动平均的思想，通过对历史帧的目标预测结果进行加权融合，给予历史帧中稳定出现的目标更高的权重，从而提高目标检测的鲁棒性和准确性。
改进YOLOV8模型，比如说添加注意力机制，如何快速知道有没有效果
最新发布
03-30
嗯，用户想了解如何通过添加注意力机制来改进YOLOv8模型，并快速评估其效果。我需要结合提供的引用资料，整理出一个清晰的步骤指南。首先，应该确定用户可能需要的具体信息，比如如何选择注意力机制、如何集成到模型...
评论 10
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值