【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

YOLOV8 目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

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YOLOV8 目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

1.CBAM注意力机制介绍

2. CBAM 具有优势：

3. CBAM网络结构图

4. CBAM 训练效果

5.部分代码实现

6.完整代码地址

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1.CBAM注意力机制介绍

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。这样可以让模型更加关注输入数据中具有重要语义信息的通道和空间位置，从而提高模型的性能。

2. CBAM 具有优势：

1. 综合考虑多维度信息：
   • 通道和空间双重视角：许多注意力机制只关注单一维度，如 SENet 主要聚焦于通道维度的注意力。而 CBAM 同时考虑了通道和空间两个维度。在通道维度上，它