YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加YOLO-Face提出的SEAM注意力机制优化物体遮挡检测（附代码 + 修改教程）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是由YOLO-Face提出能够改善物体遮挡检测的注意力机制SEAM，SEAM（Spatially Enhanced Attention Module）注意力网络模块旨在补偿被遮挡面部的响应损失，通过增强未遮挡面部的响应来实现这一目标，其希望通过学习遮挡面和未遮挡面之间的关系来改善遮挡情况下的损失从而达到改善物体遮挡检测的效果，本文将通过介绍其主要原理后，提供该机制的代码和修改教程，并附上运行的yaml文件和运行代码，小白也可轻松上手。。

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目录

一、本文介绍

二、原理介绍

2.1 遮挡改进

2.2 SEAM模块

2.3 排斥损失 

三、核心代码

四、添加教程

  4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、SEAM的yaml文件和运行记录

5.1 SEAM的yaml文件

5.2 MultiSEAM的yaml文件

5.3 训练代码