打破局限：用CGAttention开启YOLOv8目标检测新时代

YOLOv8 的现状与局限

YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法在计算机视觉领域有着举足轻重的地位，其凭借高效的检测速度与不错的精度，在实时目标检测任务中广泛应用。从 YOLOv1 到 YOLOv8，每一次迭代都带来了性能的显著提升。然而，YOLOv8 虽在速度与精度平衡上表现出色，但仍存在一些局限。

一方面，在处理复杂场景时，对于一些密集排列或形态相似的目标，检测精度有待提高。比如在人群密集的街区场景下，对每一个行人的精准检测容易出现偏差，可能会出现将两个人相邻的部分误判为一个目标，或者遗漏一些较小的行人目标等情况。

另一方面，对于一些具有复杂背景、目标与背景颜色纹理相近的图像，YOLOv8 难以有效区分目标与背景，导致检测的准确率下降。

注意力机制概述

注意力机制在近年来的深度学习领域发展迅速，为解决上述 YOLOv8 的局限提供了新思路。

注意力机制原理

其核心思想是模仿人类视觉注意力的聚焦特性，让模型在处理信息时能够关注到关键的、重要的特征区域，而对不重要的区域分配较少的注意力权重，从而优化特征提取过程。

比如在一张包含多种物体的图像中，当关注某个特定目标时，人类的视觉会自动聚焦到该目标的关键部分，如人物的面部、动物的身体特征等，而对周围无关的背景信息关注度降低。在深度学习模型中引入注意力机制，可以使模型自动学习到这种“聚焦”能力。

注意力机制在目标检测中的优势

• 增强特征