qq_43471945的博客

以下代码添加了SIoU=False, EIoU=False, WIoU=False, FocalIoU=False。将以下代码替换上面的代码。以下是YOLOv8自带的IoU种类，为GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False。默认使用的是CIoU。IoU使用如下面一行，把CIoU=True改为其他的，如SIoU=True。路径：ultralytics/utils/metrics.py。所以需要把momentum变量设置为需要的版本。loss_iou计算那一行需要改掉。

yolov8添加注意力机制是一个非常常见的操作，常见的操作直接将注意力机制添加至YOLOv8的某一层之后，这种改进特别常见。知网上常见的添加注意力机制的论文均使用的上述方式。下面展示一种将注意力机制融合至模块中的方法。

模块名称：Attention-based Intrascale Feature Interaction论文名称：RT-DETR: DETRs Beat Yolos on Real-time Object Detection这是论文中的图，此处将其中的AIFI模块拿过来改进YOLOv8。

yolov8添加注意力机制是一个非常常见的操作，常见的操作直接将注意力机制添加至YOLOv8的某一层之后，这种改进特别常见。知网上常见的添加注意力机制的论文均使用的上述方式，同质化严重。因此，这里展示一种将注意力机制融合至模块中的方法。

修改特征金字塔模块，即SPPF模块是YOLOv8改进中非常常见的一个改进点。以下将介绍如何在yolov8中修改SPPF模型。

之前写过yolov8如何添加注意力机制，可以看此贴但是最近yolov8的代码结构有了一些改动，因此，这里使用较新的代码重新写一篇本文以NAMAttention注意力机制为例。

YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)