YOLOV8模型改进-添加CBAM注意力机制

原创 已于 2024-08-13 11:50:46 修改 · 2.8k 阅读 · 55 ·
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#YOLO #python #深度学习 #目标检测 #pycharm

于 2023-09-05 16:11:04 首次发布
本文详细介绍了如何在YOLOV8模型中添加CBAM注意力机制，包括通道注意模块和空间注意模块的结合应用，代码实现步骤，配置文件修改及验证前向传播是否成功的全过程。

1.CBAM介绍

CBAM注意力机制是yolov8自带的注意力机制，它是通道注意模块和空间注意模块的结合。

2.查看CBAM在yolov8中的位置

路径：ultralytics/nn/modules/conv.py

3.添加CBAM

1.首先打开tasks.py文件：ultralytics/nn/modules/tasks.py

2.在导入里面添加CBAM

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Dragon_0010
关注
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入CBAM注意力机制
tsg6698的博客
08-30 7714
我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进，证明了 CBAM 的广泛适用性。模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~添加完CBAM代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。
YOLOv8 改进：添加 CBAM 注意力机制
走向CTO的路上...
03-15 1606
通过在 YOLOv8 中集成 CBAM，模型可以更有效地聚焦于关键特征区域，从而提升检测性能，特别是在复杂背景和小目标情况下。虽然增加了一些计算成本，但通常是值得的性能权衡。
YOLOv8添加CBAM注意力机制(模型改进)
weixin_43752269的博客
04-04 6162
CBAM就是将通道注意力模块和空间注意力模块的输出特征逐元素相乘，得到最终的注意力增强特征。这个增强的特征将用作后续网络层的输入，以在保留关键信息的同时，抑制噪声和无关信息。原文实验证明先进行通道维度的整合，再进行空间维度的整合，模型效果更好。CBAM的主要目标是通过在CNN中引入通道注意力和空间注意力来提高模型的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。这两个模块可以分别嵌入到CNN中的不同层，以增强特征表示。然后在下图中指定位置，加入‘CBAM’的引用。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
浪子L的博客
09-17 4580
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
yolov8添加注意力机制模块-CBAM
搬砖小能手
02-25 7095
3.修改yolov8.yaml文件位置（ultralytics-main/ultralytics-main - attention/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml）。修改head模块，修改的内容如下图。4.测试打印网络。已经添加成功。
改进YOLOv8：添加CBAM注意力机制（涨点明显）
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01-15 2万+
计算机视觉中的注意力机制是一种聚焦于局部信息的机制，其基本思想是让系统学会忽略无关信息而关注重点信息。这种机制在图像识别、物体检测和人脸识别等任务中都发挥了重要作用。注意力机制的实现方法有多种，其中包括模型、模型、模型等。这些模型可以将图像中的关键信息提取出来，并通过抑制无用信息来提高模型的性能。在计算机视觉中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如目标检测、图像分类、人脸识别等。通过引入注意力机制，计算机视觉系统可以更加高效地处理图像数据，减少计算资源的浪费，同时提高模型的性能和准确性。
yolov7改进--添加CBAM模块（注意力机制）
u012661539的博客
06-06 4075
【代码】改进yolov7--添加CBAM模块（注意力机制）
注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加CBAM注意力机制
小哥谈
03-23 2080
CBAM是一种用于图像分类的注意力机制，它可以自适应地学习每个通道和空间位置的重要性，从而提高模型的性能。本文所做出的改进即在YOLOv8的Neck网络中添加CBAM注意力机制！~🌈
Yolov8改进---注意力机制：Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
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；
05-08 2964
Polarized Self-Attention自注意力加入yolov8优化/改进，效果秒杀CBAM、SE
note1：yolov8导入新模块——添加注意力机制CBAM
weixin_71784117的博客
06-19 2269
很多yolo党刚刚入门时要学习的则是学习即插即用的注意力机制，本文章以yolov8添加CBAM注意力机制为例。如果出现显示未定义等报错，大家一定要看看自己注册那几个步骤有没有遗漏。祝各位视觉小伙伴们研学之路顺顺利利。
（包成功）零基础手把手教你YOLOv8添加CBAM、SE、CA等大量注意力机制（小白必看）（毕设必看）
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anzhi_1211的博客
03-19 9937
博客主要详细教学了在YOLOv8中添加注意力机制的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
YOLOv8升级版：加入CBAM注意力机制 计算机视觉
IdfdFsharp的博客
09-22 1693
在本文中，我们将介绍如何在YOLOv8中添加CBAM注意力机制，并展示其在VOC数据集上的表现。通过比较基准模型和使用CBAM的模型的性能指标（如mAP），可以评估CBAM对目标检测性能的影响。YOLOv8是YOLOv4的改良版，它对YOLOv4进行了许多改进，如更大的模型、更深的网络和更多的anchor box。在代码实现方面，我们使用了PyTorch框架，并结合YOLOv8的特点编写了相应的代码。通过实验，我们证明了CBAM注意力机制的有效性，并提供了相应的代码实现。
YOLOv8添加CBAM注意力机制
zhaodaandedifang的博客
05-01 2190
简单记录YOLOv8添加各种模块的改进，文章所写都已运行成功。
yolov8改进之CBAM注意力机制
lvnacp的博客
05-16 2495
YOLOV8改进之添加CBAM注意力机制模块，即插即用，涨点明显。
YOLOv8改进，YOLOv8添加CBAM注意力机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
06-26 3670
CBAM是一个简单而有效的注意力模块，用于前馈卷积神经网络。给定一个中间特征图，我们的模块按顺序推断两个独立维度（通道和空间）的注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块，因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。论文链接:（CBAM论文）
YOLOv8改进专栏|注意力机制|CBAM手把手添加教程
mywhyyds的博客
11-17 3857
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！
YOLOv8添加CBAM注意力机制（小白修改）
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07-19 1176
def parse_model(d, ch, verbose=True): # 中添加CBAM模块。在YOLOv8中ultralytics->nn->tasks.py文件，导入CBAM模块，在。修改配置文件，复制一份yolov8.yaml文件，命名位yolov8_CBAM.yaml文件。from ultralytics.nn.modules import # 添加CBAM模块。查看__init__.py文件中CBAM模块。查看conv.py模块是否存在“CBAM”新建文件查看模块是否添加成功。
【YOLOv8改进- 注意力机制】YOLOv8+CBAM: 基于YOLOv8的通道+空间注意力，增强网络特征提取性能，高效涨点
qq_41304809的博客
10-30 1681
CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的详细信息CBAM 按照顺序依次推断出通道和空间两个维度的注意力权重，然后与原特征图相乘来对特征进行自适应调整。具体过程为，先将输入特征图输入到通道注意力模块，得到通道注意力权重后与原特征图相乘，对特征图的通道维度进行重新标定，突出重要的通道信息；然后将经过通道注意力调整后的特征图输入到空间注意力模块，得到空间注意力权重后再与之前的特征图相乘，对特征图的空间维度进行重新标定，突出重要的空间区域。
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