mywhyyds的博客

本专栏自2024年11月17日开始持续更新，专栏主要面向YOLOv8的各种改进，主要改进方向为Backbone（主干）、Conv、C2f、注意力机制、Neck以及检测头的改进，本专栏会涉及到提高精度、轻量化、分割等方面的内容。

大家好！我是DFAM模块，一个聪明的小助手，擅长在图像检测任务中找出最独特的特征。别看我个子小，我能让神经网络对我刮目相看，把注意力集中在关键地方，提高检测的准确率。简单来说，我就是个“火眼金睛”，帮你找出隐藏在画面中的“宝藏”，让误检和漏检无处遁形！提高特征区分度作用：通过特征重组，DFAM能够提取出更加显著和独特的特征，这些特征有助于在图像检测任务中区分前景和背景，提高检测的准确度。创新点：与传统的特征提取方法相比，DFAM能够更好地突出那些对于分类和检测任务至关重要的特征。增强注意力分配作用。

个人简介：大家好！我是 AFXEA 注意力机制，我是你在图像检测任务中“聪明的小助手”。我的工作是通过睁大眼睛，专注看图，把那些重要的特征放在显微镜下，确保它们在图像处理中脱颖而出，就像给每个明星加了个聚光灯！不管是做目标检测还是分类任务，我都能让机器学习模型更聪明，更精准。简单来说，我就是帮助神经网络分清什么是“重要的”，什么是“没那么重要”的那个家伙，保证每次识别都能抓住重点！

个人简介：大家好！我是SKConvPlus注意力机制，我是一个聪明的注意力机制模块，专门负责让模型眼睛“尖尖”的。我可以把重要的信息一一挑出来，丢掉那些无关紧要的噪音。使用我之后，你的模型就能更加专注，抓住每一个细节，不再“蒙圈”，让目标检测更准确，速度更快！简而言之，我是让特征图焕发青春的“美容师”，帮你提升性能！深度可分离卷积：将标准卷积操作分解为两个阶段：深度卷积和逐点卷积。深度卷积只计算每一个输入通道的特征，而逐点卷积则用于整合这些特征，从而减少了模型的参数量和计算复杂度。

个人简介：大家好！我是 C2f_TCA模块，我外号“多面手”，专门帮忙处理图像，像侦探一样找出画面中的重要特征，提升模型的智能。我将传统的 CSP瓶颈与三重注意力机制结合起来，让网络在关注特征时变得更“聪明”。你可以认为我是个“关注力训练师”，能让模型在复杂场景中保持高度警觉，抓住每个重要细节。我可以让模型的性能变得灵活又强大！未发表论文。

个人简介：大家好！我是 SPDConv模块，大家好！我是SPDConv模块，你们的图像处理小助手！我的超能力是通过深度可分离卷积和注意力机制，在复杂图像中快速找到重要信息，就像一位眼光独到的侦探，帮你轻松识别目标。我不仅颜值在线，参数少，还能让模型跑得飞起，适合各种计算机视觉任务。无论你是追求速度的极客，还是想提高准确率的开发者，我都能成为你最可靠的伙伴！深度可分离卷积的实现改进：将传统的卷积层替换为深度卷积和点卷积的组合，实现深度可分离卷积。优点。

个人简介：大家好！我是 CoTAttention注意力机制，别看我有点复杂，其实我就是计算机视觉领域的小帮手！我的工作就像是全场聚光灯，专门照亮那些特别重要的特征，让它们在一堆信息中脱颖而出。假如你在一场聚会上，如果只是随便逛一圈，可能错过了许多有趣的事情。而我则是那个告诉你“嘿，快过来看看这个”，确保你不漏掉任何精彩瞬间！通过一系列聪明的卷积和激活函数，我能把这些关键的特征合理整合，帮助你的模型做出更聪明的判断。所以，给我提供输入数据，我将让你的模型变得更加灵敏、更加可靠！

大家好！我是Axial_attention，深度学习领域中的一颗璀璨新星，专门为图像和多维数据提供高效处理能力。我的设计融合了自注意力与轴向注意力机制，让我能够像侦探一样快速捕捉图像中每个细节和周围的关系。通过高效的卷积与自注意力协作，我确保信息流动顺畅，避免“瓶颈”，并实现可逆序列设计，优化计算效率。我还能灵活调整数据维度，将复杂信息转化为层次分明的输出，宛如一幅精美的艺术品。无论是图像分类、生成还是其他任务，我都能帮助你轻松应对。

个人简介：大家好！我是 C3ks 模块，你可以把我看作是深度学习界的“瑞士军刀”，功能强大，样样精通。想要让你的神经网络模型跑得更快，识别得更准确，别担心，有我在！首先，我的工作就像一个超级调味品。想象一下，烹饪一顿美味的佳肴，光有原材料可不够！我将那些输入的数据通过一系列“秘制配方”处理，让它们化身为美味的特征。这些特征就像一碗米饭，经过我的加工，变得营养丰富，不再是普通的“白米饭”！再说了，我身上还搭载了一个“通道注意力”的小动物。

个人简介：大家好！我是C2f-ECAPlus模块，你可以叫我“特征小能手”。我的工作就是在图像识别中，帮助神经网络快速找到最重要的特征，简化复杂的视觉任务。我主要负责挑选出最“主要”的关键特征。我的好朋友C2f利用CSP结构高效提取图像的多层次特征，就像一个快速的特征收集器，确保我们获取到重要信息。而我ECAPlus则是加倍保证这些特征的“关注度”，通过通道和空间注意力机制，动态加权重要特征，让它们在“背景”中脱颖而出。这样一来，无论在什么样的复杂场景中，我都能确保目标识别准确无误。

个人简介：好！我是 DCSL注意力机制，全名是 Dynamic Channel Selection Layer，可以叫我“小通道”！我的工作就是“挑选和放大”那些有用的特征，让神经网络更加聪明。想象一下，就像你在图书馆里找书，如果书太多会很难找到好书。我则是那位图书管理员，帮助你快速找到那些最重要的书籍。专业版介绍（我知道大家肯定不爱看但可以理解用于写论文）

个人简介：大家好！我是 CoordAttention 注意力机制，你可以称呼我为“小侦探”。我的工作就是帮助你在复杂的图像中找到那些“闪亮的宝石”，确保你不会因为看太多无关紧要的细节而错过最重要的信息。想象一下，你在一个热闹的聚会上，四周都是嘈杂的人群和五颜六色的饮料。我的任务就是让你聚焦在最精彩的对话上，比如那位神秘的朋友在说什么有趣的故事，而不是隔壁桌子上那位不停打喷嚏的小猫。就像在图像中，我会确保神经网络只关注那些重要的部分。

个人简介： 大家好！我是ScConv模块亦是空间和通道重构卷积，可以把我看作是神经网络的小帮手，帮忙整理和优化数据的“队形”。让我简单给你说说我的工作。首先，我的团队里有两个成员：SRU和CRU。SRU好比一个精细的过滤器，它会看一看数据中哪些信息是有用的，哪些可以忽略。这样一来，只把“精华”传递下去，可以让后续的计算更有效率。然后是CRU，它的工作就像一个能干的修整师，善于把数据中的高低层次都进行处理。

个人简介：大家好！我是 ProC2f 模块，想象一下我就像一个热爱观察的侦探，专门负责在图片中寻找重要的信息。我的工作其实很简单，就是帮助计算机更好地理解和分析图像。当你给我一张图像，比如一张小猫在玩球的照片，我的任务是从中提取出最重要的部分。首先，我会用我的“观察力”把图片里的细节挑选出来。这就像是在一个杂乱的房间里，帮你找到那些对你而言最重要的东西，可能是一张老照片、一个心爱的玩具，或者一杯刚泡好的咖啡。那些多余的东西我会“过滤掉”，只保留那些值得注意的细节。

我是 SENet注意力机制，一个帮助计算机更聪明地看图的工具。有点像是给计算机配了一副“透视眼镜”。在一张图片里，有很多很多的细节，而计算机并不总是知道该关注什么。我就像一个厉害的助手，能帮它找到哪些部分是重点，哪些可以略过。比如在一张有人、山、天空的照片中，我会告诉计算机：“嘿，关注那个站在山顶的人！” 具体来说，我的大招是“权重调整”：当我分析图像时，我会给图片里的各部分打分，更重要的部分得高分，这些部分的细节会被放大和强调。不那么重要的，就让它们安静地待在背景。

本文讲解了如何配置YOLOv8的环境，如果要运行本专栏的相关内容，一定要单独为本专栏新建一个虚拟环境，以防冲突报错，切记！！！

个人简介：大家好！我是CBAM模块，中文名是“卷积块注意模块”。别看我名字很长，其实我就是个“智能关注器”，能帮计算机更好地看懂图像。我有两个绝技：一个叫“通道注意力”，能帮助模型选出哪些特征更重要，就像从一堆声音中挑出最悦耳的旋律；另一个叫“空间注意力”，负责搞清楚图像的哪些区域是关键，就像在茫茫人海中锁定目标人物的脸。这样一来，在图像识别和理解的过程中，我能让电脑专注于“精华”，不浪费时间在“没用的细节”上。总之，我的使命是：帮助模型像人类一样，聪明地将注意力放在重要的信息上！

这里博主以Windows11系统为例去操作，Mac系统的有需要单独联系我，教程不出了我可以远程给你操作。后面一直next即可，文件位置不建议变哈，安装文件位置如果变了需要调整环境变量，如果有问题私信我。：选择自己电脑系统对应的版本进行下载，博主这里是Windows系统，点击下载即可。然后这样就安装完毕咯，接下来大家就可以接着往后学喽，本课程适用于小白！，电脑上有没有提前安装Python都无所谓，接下来开始讲解，手把手操作。：下载完成后的，到了最激动人心的安装时刻，看操作兄弟们！