【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+CBAM: 基于YOLOv11的空间以及通道双重卷积注意力机制，老牌注意力机制，效果稳定可靠；

YOLOV11目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

目录

YOLOV11目标检测注意力机制改进实例与创新改进专栏

1.完整代码获取

2.CBAM注意力机制介绍

 3. CBAM具有优势：

4. CBAM网络结构图

5. yolov11-CBAM yaml文件

6.CBAM注意力机制代码实现

7.CBAM注意力机制添加方式

8.训练成功展示

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 论文地址：[1807.06521] CBAM: Convolutional Block Attention Modulehttps://arxiv.org/abs/1807.06521

1.完整代码获取

此专栏提供完整的改进后的YOLOv11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以及合适的网络yaml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yolov11改进交流群；

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2.CBAM注意力机制介绍

        CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制是一种用于深度学习中的有效注意力模块。它主要包含通道注意力模块和空间注意力模块两个部分。在通道注意力模块中，通过对输入特征图的通道维度进行操作，利用最大池化和平均池化来聚合特征信息，再经过多层感知机处理，得到通道注意力权重，用于突出重要的通道特征。而空间注意力模块则是在通道注意力的基础上，对空间维度进行处理，通过对特征图在空间维度上进行池化操作，生成空间注意力权重，以此来强调空间位置上更关键的区域。CBAM 能够自适应地对通道和空间信息进行筛选和增强，帮助网络更聚焦于有价值的特征部分，有效提升模型的性能，被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等众多计算机视觉任务中。

 3. CBAM具有优势：

1. 增强特征表示能力：
   • 通道注意力方面：通过对输入特征图的通道维度进行操作，能够自动学习到不同通道的重要性权重。将每个通道视为一种对图片的特征提取器，例如有的通道可能提取到了物体的纹理特征，有的通道提取到了物体的颜色特征等。CBAM 的通道注意力模块可以突出那些对当前任务更关键的通道特征，抑制不太重要的通道，从而使模型更关注具有代表性的特征信息，增强特征的表达能力。
   • 空间注意力方面：考虑了特征图的空间维度信息，能够聚焦于图像中不同区域的重要性差异。它可以帮助模型识别出图像中哪些区域是关键的，哪些区域是背景或不太重要的部分，从而对关键区域给予更多的关注，进一步提高模型对空间信息的利用效率，增强模型对图像内容的理解和识别能力。
2. 即插即用的灵活性：CBAM 是一种即插即用的模块，可以很方便地嵌入到各种现有的卷积神经网络架构中。无论是经典的网络如 VGGNet、ResNet，还是一些新型的网络结构，都可以轻松地将 CBAM 与原网络进行结合，不需要对原有的网络结构进行大规模的改动。这种灵活性使得 CBAM 可以广泛应用于不同的深度学习任务和模型中，帮助提升各种模型的性能。
3. 计算高效性：CBAM 在引入注意力机制的同时，并没有大幅增加模型的计算量和参数数量。它主