改进YOLOv8系列：构建新型单头transformer模块，加入到骨干尾部

一休哥※

于 2024-05-31 21:44:55 发布

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分类专栏： YOLOv8改进宝典文章标签： YOLO transformer 深度学习

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该博客深入探讨了YOLOv8的改进，特别是在模型的尾部加入了新型单头Transformer模块，并整合了40多种注意力机制，如自注意力、上下文注意力等。通过替换骨干网络和设计不同结构，提升了模型性能。同时，文章提供了代码示例，包括self attention的实现和yaml文件的创建与测试。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述

改进YOLOv8系列：构建新型单头transformer模块，加入到骨干尾部

需要修改的代码
- self attention代码
创建yaml文件
测试是否创建成功

本文提供了改进 YOLOv8注意力系列包含不同的注意力机制以及多种加入方式，在本文中具有完整的代码和包含多种更有效加入YOLOv8中的yaml结构，读者可以获取到注意力加入的代码和使用经验，总有一种适合你和你的数据集。

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