YOLOv8改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点

YOLOv8之iAFF改进详解：迭代注意力特征融合提升目标检测
已于 2024-01-25 16:54:08 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python pytorch 目标检测
于 2023-12-29 06:15:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135254957
本文详细介绍了YOLOv8改进中的一种新机制——iAFF（迭代注意力特征融合）。通过引入多尺度通道注意力模块和迭代融合，iAFF能有效解决特征融合问题，提高目标检测的精度。文章提供了iAFF的基本框架原理、核心代码，以及手把手的添加教程，适合想要优化YOLOv8性能的读者参考。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是iAFF（迭代注意力特征融合），其主要思想是通过改善特征融合过程来提高检测精度。传统的特征融合方法如加法或串联简单，未考虑到特定对象的融合适用性。iAFF通过引入多尺度通道注意力模块(我个人觉得这个改进机制就算融合了注意力机制的求和操作)，更好地整合不同尺度和语义不一致的特征。该方法属于细节上的改进，并不影响任何其它的模块，非常适合大家进行融合改进，单独使用也是有一定的涨点效果。

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涨点效果：⭐⭐⭐⭐

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

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、iAFF的基本框架原理

三、iAFF的核心代码

四、手把手教你添加iAFF

4.1 iAFF添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

五、C2f_iAFF的yaml文件和运行记录

5.1 C2f_iAFF的yaml文件

5.2 C2f_iAFF的训练过程截图 

六、本文总结

二、iAFF的基本框架原理

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iAFF的主要思想在于

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