爆改YOLOv8 | yolov8添加CBAM注意力机制

已于 2024-08-16 16:54:27 修改
阅读量1k 收藏 13
点赞数 13
分类专栏： 爆改yolov8，即插即用 文章标签： YOLO yolov8 目标检测 人工智能 计算机视觉
于 2024-08-15 16:25:27 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43986124/article/details/141225136
版权

1,.本文介绍

CBAM的主要思想是通过关注重要的特征并抑制不必要的特征来增强网络的表示能力。模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。通过这种方式，CBAM有效地帮助网络聚焦于图像中的关键信息，提高了特征的表示力度.

以下为CBAM结构图

关于CBAM的详细介绍可以看论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Woo_Convolutional_Block_Attention_ECCV_2018_paper.pdf

本文将讲解如何将CBAM融合进yolov8

话不多说，上代码！

2,将CBAM融和入YOLOv8

最低0.47元/天 解锁文章
YOLOv8改进，YOLOv8添加CBAM注意力机制
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
06-26 3360
CBAM是一个简单而有效的注意力模块，用于前馈卷积神经网络。给定一个中间特征图，我们的模块按顺序推断两个独立维度（通道和空间）的注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。由于 CBAM 是一个轻量级的通用模块，因此它可以无缝集成到任何 CNN 架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。论文链接:（CBAM论文）
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv8添加CBAM注意力机制(模型改进)
weixin_43752269的博客
04-04 5773
CBAM就是将通道注意力模块和空间注意力模块的输出特征逐元素相乘，得到最终的注意力增强特征。这个增强的特征将用作后续网络层的输入，以在保留关键信息的同时，抑制噪声和无关信息。原文实验证明先进行通道维度的整合，再进行空间维度的整合，模型效果更好。CBAM的主要目标是通过在CNN中引入通道注意力和空间注意力来提高模型的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。这两个模块可以分别嵌入到CNN中的不同层，以增强特征表示。然后在下图中指定位置，加入‘CBAM’的引用。
YOLOv8添加CBAM注意力机制（小白修改）
wsfeimo的博客
07-19 1075
def parse_model(d, ch, verbose=True): # 中添加CBAM模块。在YOLOv8中ultralytics->nn->tasks.py文件，导入CBAM模块，在。修改配置文件，复制一份yolov8.yaml文件，命名位yolov8_CBAM.yaml文件。from ultralytics.nn.modules import # 添加CBAM模块。查看__init__.py文件中CBAM模块。查看conv.py模块是否存在“CBAM”新建文件查看模块是否添加成功。
（包成功）零基础手把手教你YOLOv8添加CBAM、SE、CA等大量注意力机制（小白必看）（毕设必看）
最新发布
anzhi_1211的博客
03-19 6086
博客主要详细教学了在YOLOv8中添加注意力机制的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
在yolov8上添加CBAM
qq_46781387的博客
01-05 517
在github上浏览时，看见有人问该问题，工作人员有给出相应步骤，故记录一下，后续验证尝试（）
yolov8添加注意力机制模块-CBAM
搬砖小能手
02-25 6570
3.修改yolov8.yaml文件位置（ultralytics-main/ultralytics-main - attention/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml）。修改head模块，修改的内容如下图。4.测试打印网络。已经添加成功。
爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点
weixin_43986124的博客
08-29 1086
CBAM改进BSAM，yolov8改进，即插即用
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8添加CA注意力机制+新增小目标检测头，助力涨点
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
07-02 3974
小目标检测难点众多，导致很多算法对小目标的检测效果远不如大中型目标。影响算法性能的主要原因如下:第一，小目标分辨率低、信息量不足，导致神经网络提取到的有效特征较少。第二，小目标在图像中所占的区域较小，易受背景干扰，这对算法的定位性能要求较高。第三，小物体标注困难，训练数据有限，导致模型泛化能力差。例如多尺度学习、无锚机制和生成对抗学习等方法，都能提高小目标检测的准确性和鲁棒性。为了改善小目标漏检现象严重的问题，我在 YOLOv8 中增加了 P2 检测头，相当于有四个检测头，使网络能检测到更小的目标。
YOLOv8改进 | 融合篇，YOLOv8改进主干网络为MobileNetV4+CBAM注意机制+Powerful-IoU损失函数(2024 最新IOU)，全网首发，实现极限涨点
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
09-29 2546
本文将在 YOLOv8 主干中引入 MobileNetV4 轻量化骨干，同时，在检测头引入 CBAM机制注意力机制，并采用 Powerful-IoU 损失函数作为模型的损失函数，其中，MobileNetV4 通过引入通用反向瓶颈(UIB)搜索块和 Mobie MQA 注意力模块创新设计，实现了模型的轻量级化；同时，MobileNetV4 采用了优化的 NAS 策略，通过粗粒度和细粒度搜索相结合的方法，显著提高了搜索效率并改善了模型质量。
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入CBAM注意力机制
tsg6698的博客
08-30 6049
我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进，证明了 CBAM 的广泛适用性。模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。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YOLOv8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~添加完CBAM代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。
YOLOv8升级版：加入CBAM注意力机制 计算机视觉
IdfdFsharp的博客
09-22 1570
在本文中，我们将介绍如何在YOLOv8中添加CBAM注意力机制，并展示其在VOC数据集上的表现。通过比较基准模型和使用CBAM的模型的性能指标（如mAP），可以评估CBAM对目标检测性能的影响。YOLOv8是YOLOv4的改良版，它对YOLOv4进行了许多改进，如更大的模型、更深的网络和更多的anchor box。在代码实现方面，我们使用了PyTorch框架，并结合YOLOv8的特点编写了相应的代码。通过实验，我们证明了CBAM注意力机制的有效性，并提供了相应的代码实现。
改进YOLOv8：添加CBAM注意力机制（涨点明显）
Java开发，人工智能，边缘计算，致力于掌握前沿技术
01-15 2万+
计算机视觉中的注意力机制是一种聚焦于局部信息的机制，其基本思想是让系统学会忽略无关信息而关注重点信息。这种机制在图像识别、物体检测和人脸识别等任务中都发挥了重要作用。注意力机制的实现方法有多种，其中包括模型、模型、模型等。这些模型可以将图像中的关键信息提取出来，并通过抑制无用信息来提高模型的性能。在计算机视觉中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如目标检测、图像分类、人脸识别等。通过引入注意力机制，计算机视觉系统可以更加高效地处理图像数据，减少计算资源的浪费，同时提高模型的性能和准确性。
YOLOV8模型改进-添加CBAM注意力机制
pyscl01的博客
09-05 2495
YOLOV8模型改进-添加CBAM注意力机制的详细教程以及编码报错的解决方案
YOLOv8优化：注意力系列篇 | 卷积块注意力模块（CBAM）
会AI的学姐
10-26 7591
本文改进：CBAM注意力，引入到YOLOv8，多种实现方式
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
浪子L的博客
09-17 4189
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
YOLOv8系列：引入CBAM注意力机制的计算机视觉
IlgCrystal的博客
09-19 1038
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破，其中物体检测是一个重要的任务。然而，为了进一步提升检测性能，研究人员提出了一种改进的版本，即YOLOv8，它引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制。通过引入CBAM模块，YOLOv8在物体检测任务中可以更好地理解图像内容，从而提高检测的准确性和鲁棒性。总结起来，YOLOv8系列引入了CBAM注意力机制，这一改进使得模型在物体检测任务中能够更好地理解图像内容，提高检测的准确性和鲁棒性。
yolov8加入cbam注意力机制（最最简易）
zy143的博客
10-08 756
记录yolov8快速添加cbam注意力机制。
transformer魔鬼面具
03-11
关于Transformer和“魔鬼面具”的组合查询似乎涉及到了两个完全不同的概念领域。“Transformer”指的是近年来在自然语言处理以及计算机视觉等领域取得显著成功的神经网络架构，而“魔鬼面具”则更可能关联到艺术、文化或者特定的应用场景中。 对于Transformers，在视觉任务方面，Swin Transformer（Liu et al., 2021）展示出了卓越的表现。这种模型不仅效率高而且精度也得到了提升，因此被广泛应用于多种基于视觉的任务之中[^1]。然而，“魔鬼面具”这一术语并没有在此上下文中得到解释或提及。 如果意图探索两者之间的潜在联系，则需要更加具体的情境描述或者是研究背景来支持这样的交叉探讨。例如，是否存在某种应用案例将Swin Transformer用于分析含有“魔鬼面具”图像的艺术作品分类或是识别？这将是十分有趣的研究方向之一。 ```python # 示例代码：加载预训练的 Swin Transformer 并尝试对一张图片进行预测 from transformers import AutoImageProcessor, SwinForImageClassification import torch from PIL import Image processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224") model = SwinForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224") image = Image.open("./devil_mask_image.jpg") # 假设这里有一张名为 devil_mask_image 的图片文件 inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item() print(f"Predicted class: {model.config.id2label[predicted_class_idx]}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值