YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

最新推荐文章于 2025-03-06 08:41:49 发布
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测 人工智能 机器学习 神经网络
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1. SimAM介绍

1.1  摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。 与现有的通道和空间注意力模块相比，我们的模块为层中的特征图推断 3D 注意力权重，而不向原始网络添加参数。 具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。 我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。 该模块的另一个优点是，大多数算子是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。 对各种视觉任务的定量评估表明，所提出的模块灵活有效，可以提高许多ConvNet的表示能力。

官方论文地址：http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf

官方代码地址：https://github.com/ZjjConan/SimAM

1.2  简单介绍:  SimAM机制为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, ConvNets）设计了一个简单但非常有效的注意力模块。SimAM与传统的通道注意力（channel-wis

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使用SimAM注意力机制改进YOLOv8的计算机视觉
IdfdFsharp的博客
09-22 708
其中，目标检测是计算机视觉的重要任务之一，而YOLOv8作为目标检测领域的经典算法之一，一直以来受到广泛关注和使用。在这个模块中，我们将SimAM模块得到的权重应用于特征图中的每个通道上，以获得加权特征图。然后，将加权特征图与传统的YOLOv8特征图进行融合，得到最终的特征表示。SimAM是一种强大的注意力机制，它可以帮助模型更好地聚焦于感兴趣的目标区域，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。在YOLOv8中引入SimAM注意力机制后，模型将能够更好地处理复杂场景中的目标，并提取更具有代表性的特征。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入SimAM注意力机制
tsg6698的博客
06-14 918
具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。该模块的另一个优点是，大多数算子是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~（4）基于解的操作符选择：SimAM中的大多数操作符都是基于能量函数的解来选择的，这避免了过多的结构调优工作。
SimAM注意力机制解析
Phoenix_desi的博客
06-26 2973
与其在通道维度（第2和第3维度）上的均值之差的平方。即，它计算了每个像素值与通道内所有像素均值的差的平方。这样，你就可以保留原始张量的批量大小和通道数，同时获得每个图像（或每个通道的图像）的平均值。的平均值（注意这里减去了1，可能是为了避免中心像素的权重过高，但这也取决于SimAM的具体实现和目的）。（这是一个常见的四维张量形状，用于表示一批图像数据，其中每个图像有多个通道，如RGB）。在第2和第3维度（即高度和宽度维度）上的和，并保持这两个维度的维度数（由于。的操作实际上是在计算每个通道内所有像素的。
简单无参注意力 SimAM | SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks
YOLOv8项目贡献者
04-29 4538
简单无参注意力 SimAM
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-30 1244
在本文中，我们提出了一种概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道注意力和空间注意力模块不同，我们的模块为特征图推断3D注意力权重，而无需向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些知名的神经科学理论，提出通过优化能量函数来找出每个神经元的重要性。我们进一步推导出一个快速的闭式解，并展示该解可以在不到十行代码中实现。该模块的另一个优点是大多数操作符是基于能量函数的解选择的，避免了大量结构调整的工作。
【即插即用】SimAM无参数注意力机制（附源码）
weixin_45694817的博客
03-20 3662
在这篇论文里，我们提出了一种概念简单但非常有效的注意力模块，用于卷积神经网络（ConvNets）。与现有的通道式和空间式注意力模块不同，我们的模块在不增加原网络参数的情况下，为每一层的特征图推导出3D注意力权重。具体来说，我们基于一些广为人知的神经科学理论，提出优化一个能量函数来找出每个神经元的重要性。我们还为这个能量函数推导出了一个快速的封闭形式解，这个解只需要不到十行代码就能实现。这个模块的另一个优点是，大多数操作符都是基于定义的能量函数的解来选择的，这样就避免了过多的结构调整工作。
YOLOv10涨点改进：自研检测头 | 独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
06-13 1953
独家创新（Partial_C_v10Detect）检测头结构创新，实现涨点
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加SimAM注意力机制【全网独家+附完整代码】
kay_545
06-04 2521
yolov8.，yolov改进，yolov8添加注意力机制
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
浪子L的博客
10-08 3755
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入SimAM注意力机制
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SimAM 注意力机制 | 《SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional》
weixin_39818775的博客
05-21 2200
SimAM（Simple Attention Module）是一种简单、无参数的注意力机制，可用于卷积神经网络（CNN）。与其他注意力机制不同，SimAM 不需要引入额外的参数，因此计算成本更低、部署更方便。SimAM 已被证明可以有效提高 CNN 的性能，特别是在目标检测任务中。YOLOv8 是 Ultralytics 公司于 2022 年 8 月推出的最新一代目标检测算法。YOLOv8 在 YOLOv5 的基础上进行了大量改进，包括引入了 SimAM 注意力机制。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入YOLO-Face提出的SEAM注意力机制优化物体遮挡检测
tsg6698的博客
06-21 1170
WiderFace 数据集上的实验结果表明，我们的人脸检测器优于 YOLO，并且它的变体可以在所有简单、中等和困难子集中找到。因此，为了弥补这一点，不同深度的卷积输出会通过点对点的（1x1）卷积进行组合，以恢复通道间的信息交流。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~在SEAM.py文件里添加给出的SEAM代码。
【6-2】YOLOv10添加【CoTAttention】【SimAM】【SKAttention】等注意力机制 【超30种先进模块随心选】【注意力机制篇】
up主为在读研究生，从事cv研究4余年，绝对靠谱。
06-25 1885
本文接续上文介绍YOLOv10如何添加其他先进注意力机制。超30种注意力机制模块，助力文章涨点多多🚀🚀BAM于2018年提出，是一种轻量级的注意力机制，用于提高卷积神经网络的性能。它通过在网络中加入注意力模块来增强网络对重要特征的关注，忽略不重要的信息，从而提升整体表现。BAM的优点轻量级：BAM模块在计算上非常高效，不会显著增加模型的计算复杂度和参数量。兼容性好：BAM可以很容易地嵌入到现有的各种卷积神经网络架构中，提升它们的性能。
YOLOv9改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例
Limiiiing的博客
08-23 1797
本文记录的是基于SimAM注意力模块的YOLOv9目标检测方法研究。SimAM注意力模块通过优化能量函数来获得每个神经元的三维权重，而或增加计算复杂度。若是有轻量化需求的小伙伴，无参的注意力模块也许是一个不错的选择。
YOLO算法改进指南：8.添加SimAM注意力机制 ｜无参数注意力模块
“365天深度学习训练营”报名进行中～
07-16 4679
本文提出一种概念简单且非常有效的注意力模块。不同于现有的通道/空域注意力模块，该模块无需额外参数为特征图推导出3D注意力权值。具体来说，本文基于著名的神经科学理论提出优化能量函数以挖掘神经元的重要性。本文进一步针对该能量函数推导出一种快速解析解并表明：该解析解仅需不超过10行代码即可实现。该模块的另一个优势在于：大部分操作均基于所定义的能量函数选择，避免了过多的结构调整。最后，本文在不同的任务上对所提注意力模块的有效性、灵活性进行验证。
YOLOv11模型改进-注意力-引入简单无参数注意力模块SimAM 提升小目标和遮挡检测
qq_64693987的博客
10-21 3358
基于视觉神经科学理论，为每个神经元定义能量函数通过最小化这个能量函数，找到目标神经元与其他神经元的线性可分性，从而确定神经元在视觉处理中的重要程度。2. 特征精炼部分：缩放算子应用：根据哺乳动物大脑中注意力调制表现为对神经元反应的增益效应，使用缩放算子进行特征精炼。具体来说，通过来实现，其中包含所有通道和空间维度的（即每个神经元的最小能量），函数用于限制中的过大值，以确保特征精炼的合理性。
【有啥问啥】SimAM（Similarity-Aware Activation Module）注意力机制详解
Chauvin的博客
10-02 3079
SimAM是一种基于特征图局部自相似性的注意力机制。它通过计算特征图中每个像素与其周围像素之间的相似性，来动态地调整每个像素的权重，从而实现对重要特征的增强和对不相关特征的抑制。SimAM的创新之处在于其无参数特性，使得模型在保持较低复杂度的同时，依然能够取得出色的性能。
YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加SimAM注意力机制【全网独家+附完整代码】
kay_545
06-04 2566
yolov5改进，创新，yolov5添加注意力机制
YOLOv12改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例
Limiiiing的博客
03-06 878
本文记录的是。SimAM注意力模块通过优化能量函数来获得每个神经元的三维权重，而或增加计算复杂度。若是有轻量化需求的小伙伴，无参的注意力模块也许是一个不错的选择。
SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力【原理讲解及代码！！！】
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xiaoh_7的博客
03-25 1万+
SimAM 是一种轻量级、无参数的卷积神经网络注意力机制，它通过计算特征图的局部自相似性来生成注意力权重，无需引入任何额外参数，即可有效提升 CNN 的性能。
YOLOv8引入SimAM注意力机制的优势
最新发布
05-20
### YOLOv8 中 SimAM 注意力机制的优势分析 #### 1. 轻量级设计，计算开销低 SimAM 是一种轻量级的注意力机制，其核心思想是通过简单的数学运算实现对特征图的有效加权。相比于复杂的注意力机制（如 SE 或 CBAM），SimAM 的计算复杂度更低，几乎不增加额外的参数数量和计算负担[^3]。这使得 SimAM 非常适合像 YOLOv8 这样的实时目标检测框架，在保持高性能的同时维持较低的推理延迟。 #### 2. 自适应增强关键特征 SimAM 通过对特征图中的像素间关系进行建模，动态生成注意力权重地图。这些权重可以突出显示重要的区域或对象边界，同时抑制背景噪声和其他干扰因素的影响[^4]。这种自适应的能力有助于提升模型在复杂场景下的检测精度，尤其是在面对遮挡、光照变化等情况时表现尤为明显。 #### 3. 易于集成到现有架构中 作为一款即插即用型模块，SimAM 可以无缝嵌入到 YOLOv8 的骨干网络或其他子模块中而不改变原有结构的设计思路[^5]。开发人员只需按照官方文档指导完成少量代码修改即可快速部署该功能，极大降低了技术门槛并缩短了研发周期。 #### 4. 改善泛化能力与抗噪性能 得益于 SimAM 对全局上下文信息的有效捕捉及其内在的空间分布规律学习能力，采用此机制后的 YOLOv8 展现出更强的数据集外推能力和对抗样本攻击抵抗力[^4]。即使当输入数据含有一定程度随机扰动或者部分缺失时，经过优化后的系统仍然能够稳定输出高质量预测结果。 ```python import torch.nn as nn class SimAM(nn.Module): def __init__(self, lambda_param=0.01): super(SimAM, self).__init__() self.lambda_param = lambda_param def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() # Compute similarity map n = w * h - 1 dx = x - x.mean(dim=[2, 3], keepdim=True) stdx = torch.sqrt((dx ** 2).mean(dim=[2, 3], keepdim=True)) dxx = ((dx.abs() / (stdx + 1e-5)) ** 2).sum(dim=1)[:, :, None] exp_dxx = (-dxx / (n + self.lambda_param)).exp() # Apply attention mask output = x * exp_dxx return output ``` --- ###
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