【YOLOv8改进- 注意力机制】YOLOv8+SA: 基于YOLOv8的深度卷积注意力机制，提取深层语义信息，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

目录

 YOLOV8 目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

1.完整代码地址

2.SA注意力机制介绍

3. SA具有优势：

4. SA网络结构图

5. yolov8-SA yaml文件

6.部分代码实现

---

论文地址：2102.00240https://arxiv.org/pdf/2102.00240

1.完整代码获取

此注意力机制应用于目标检测有很好的效果，21年的文章，创新性足够，可以用于多种科研；

我们提供完整的项目文件，你也可以直接下载到本地，然后打开项目，修改数据集配置文件即可运行，操作很简单！订阅专栏的小伙伴可以私信博主，或者直接联系博主，加入yolov8改进交流群；

＋Qq：1921873112

2.SA注意力机制介绍

SA注意力机制的详细信息：

        SA 提出了一种创新的注意力机制。它旨在高效地结合空间和通道注意力，以提升深度卷积神经网络的性能。该机制首先对输入特征进行分组，然后针对每个分组的子特征分别构建通道注意力分支和空间注意力分支。通道注意力分支通过平均池化和卷积等操作学习通道重要性权重，空间注意力分支利用组归一化和卷积等获取空间位置重要性信息。之后将两个分支的结果聚合，并通过通道置换操作促进不同组特征信息的交流融合。这种注意力机制具有计算高效、效果显著、通用性强等特点，在图像分类、目标检测、实例分割等计算机视觉任务中展现出了优越的性能，为深度卷积神经网络的发展提供了一种有效的注意力改进策略，有助于模型更精准地学习和处理图像等数据中的重要特征信息，从而提高各类任务的准确率和效率。

3. SA具有优势：

1. 与 SE-Net（Squeeze-and-Excitation Networks）的对比：
   • 计算复杂度和参数量：
     • SA-NET：通过特征分组、通道置换等操作，在引入注意力机制的同时，保持了较低的计算复杂度和参数量增加。例如在以 ResNet50 为backbone的实验中，参数增加相对较少，仅为 300（基准为 2