YOLOV8模型改进-添加CBAM注意力机制

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。

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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

3.在tasks.py文件里面添加代码

复制以下代码添加到tasks.py的指定位置

elif m is CBAM:
    c1,c2 = ch[f], args[0]
    if c2 != nc:
        c2 = make_divisible(min(c2,max_channels) * width, 8)
    args = [c1,*args[1:]]

4.修改配置文件

1.首先找到yolov8.yaml文件的位置

ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml

2.然后复制yolov8.yaml到同级文件夹,并取名叫yolov8-cbam.yaml

然后在网络结构里面添加CBAM模块

5.测试修改之后的模型前向传播是否成功

1.找到test/test_python.py文件

复制下面这段代码

2.在根目录下新建一个py文件,取名叫cbam-test

然后将上面复制的代码粘贴进去,再删除不必要的部分,将CFG的值设置为刚刚修改过模型的yaml文件路径

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license

import contextlib
from copy import copy
from pathlib import Path

import cv2
import numpy as np
import pytest
import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import ToTensor

from ultralytics import RTDETR, YOLO
from ultralytics.utils import ASSETS, DEFAULT_CFG, LINUX, MACOS, ONLINE, ROOT, SETTINGS, WINDOWS


CFG = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-cbam.yaml'
SOURCE = ASSETS / 'bus.jpg'

def test_model_forward():
    model = YOLO(CFG)
    model(SOURCE)  # also test no source and augment

3.运行cbam-test.py文件,看前向传播是否通过

这就是修改通过的提示。

如果添加失败,最后面有报错原因

6.遇到的报错:UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x98 in position 1158: illegal multibyte sequence

1.报错原因:

这应该是windows10特有的问题,因为win10的默认编码方式为utf-8,而Python读入文本文件的默认编码方式为`gbk`

2.解决方案

1.在环境变量里面新建系统变量

2.然后重启电脑,问题解决。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在YOLOv8中集成或使用CBAM模块的问题。首先,我得回忆一下CBAM是什么,以及YOLOv8的结构是什么样的。CBAM是卷积块注意力模块,结合了通道注意力和空间注意力,可以帮助模型更好地关注重要的特征。而YOLOv8是Ultralytics公司开发的实时目标检测模型,结构上可能基于之前的版本,比如YOLOv5,但可能有一些调整。 接下来,我需要了解用户的需求。他们想在YOLOv8CBAM模块,可能是为了提升模型的检测性能,特别是在复杂场景下。用户可能对YOLOv8的结构有一定了解,但不确定如何修改代码添加CBAM。因此,我需要给出具体的步骤和代码示例,同时提醒可能需要注意的地方。 首先,我应该考虑YOLOv8的模块化结构。通常,YOLO模型由多个卷积块组成,可能包括CSP模块或其他类型的模块。用户需要找到合适的位置插入CBAM,比如在backbone的某个层之后,或者在neck部分。然后,需要修改模型配置文件,通常是.yaml文件,定义新的结构。 接下来,我需要检查Ultralytics的官方文档或代码库,确认如何添加自定义模块。例如,在YOLOv5中,可以通过修改models/yolov5s.yaml并在common.py中定义新的模块。YOLOv8可能采用类似的方式,但具体路径可能不同,比如在ultralytics/nn/modules目录下添加自定义模块。 然后,编写CBAM模块的代码。根据CBAM的结构,它包含通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力使用全局平均池化和最大池化,然后通过MLP生成注意力权重。空间注意力则是在通道维度上进行池化,然后通过卷积层生成空间注意力图。需要确保代码符合PyTorch的规范,并且能够无缝集成到YOLOv8中。 在集成到YOLOv8时,用户需要修改模型的配置文件,例如yolov8n.yaml,在适当的位置添加CBAM模块。然后,在训练时指定这个自定义的配置文件。同时,用户可能需要调整训练参数,比如学习率,因为添加了新模块可能会影响训练过程。 还需要注意可能的兼容性问题,比如输入输出的维度是否匹配,是否需要调整卷积层的参数。此外,训练时可能需要更多的epoch来让模型学习到注意力机制的效果,或者需要更多的数据增强来防止过拟合。 最后,应该提醒用户验证集成后的模型是否正常工作,可以通过打印模型结构或进行简单的推理测试。同时,引用相关的资料,比如Ultralytics的GitHub仓库,以及CBAM的原始论文,帮助用户进一步查阅。 现在,我需要将这些步骤整理成清晰的中文回答,分步骤说明如何添加CBAM模块,提供代码示例,并给出相关的问题建议,帮助用户深入理解。</think>### 如何在 YOLOv8 中集成 CBAM 模块? #### 1. **理解 CBAM 模块** CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种结合通道注意力(Channel Attention)和空间注意力(Spatial Attention)的机制,能够增强模型对关键特征的提取能力[^3]。其结构分为两部分: - **通道注意力**:通过全局平均池化和最大池化,生成通道权重。 - **空间注意力**:通过聚合通道信息生成空间权重。 #### 2. **修改 YOLOv8 代码结构** YOLOv8 的模块化设计允许自定义组件集成。以下是具体步骤: ##### 2.1 **添加 CBAM 模块代码** 在 `ultralytics/nn/modules` 目录下新建文件 `cbam.py`,并定义 CBAM 类: ```python import torch import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc(self.avg_pool(x)) max_out = self.fc(self.max_pool(x)) return self.sigmoid(avg_out + max_out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv(x) return self.sigmoid(x) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, in_planes): super(CBAM, self).__init__() self.ca = ChannelAttention(in_planes) self.sa = SpatialAttention() def forward(self, x): x = x * self.ca(x) x = x * self.sa(x) return x ``` ##### 2.2 **修改模型配置文件** 在 YOLOv8 的配置文件(如 `yolov8n.yaml`)中,将 CBAM 插入到指定位置。例如,在 Backbone 的 C2f 模块后添加: ```yaml backbone: - [-1, 1, CBAM, [64]] # 插入 CBAM 模块,输入通道数为 64 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 后续层 ``` ##### 2.3 **注册模块并训练** 在 `ultralytics/nn/modules/__init__.py` 中导入 CBAM 类: ```python from .cbam import CBAM ``` 随后使用命令训练模型: ```bash yolo train model=custom_yolov8n.yaml data=coco128.yaml ``` #### 3. **注意事项** - **位置选择**:CBAM添加到 Backbone 的特征提取层或 Neck 的特征融合层。 - **参数调整**:添加 CBAM 可能增计算量,需适当调整模型深度或宽度。 - **效果验证**:通过消融实验验证 CBAM 对 AP(Average Precision)的提升。 --- ###
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