爆改YOLOv8 | yolov8添加CA注意力机制

已于 2024-08-23 09:45:19 修改
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分类专栏： 爆改yolov8，即插即用 文章标签： YOLO yolov8 目标检测 计算机视觉 深度学习
于 2024-08-18 10:11:10 首次发布
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1，本文介绍

CA(坐标注意力)是一种结合了通道注意力和位置信息的注意力机制，旨在提升移动网络的性能。它通过将特征张量沿两个空间方向进行1D全局池化，分别捕获沿垂直和水平方向的特征，保留了精确的位置信息并捕获了长距离依赖性。这两个方向的特征图被单独编码成方向感知和位置敏感的注意力图，然后这些注意力图通过乘法作用于输入特征图，以突出感兴趣的对象表示。坐标注意力的引入，使得模型能够更准确地定位和识别感兴趣的对象，同时由于其轻量级和灵活性，它可以轻松集成到现有的移动网络架构中，几乎不会增加计算开销。

关于CA的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf

本文将讲解如何将CA融合进yolov8

话不多说，上代码！

２，将CA融合进YOLＯｖ８

CA的核心代码如下，关于具体如何融入yolov8，可以查看作者前一篇文章：

最低0.47元/天 解锁文章
YOLOv8改进系列，YOLOv8添加CA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 2939
在本文中，提出了一种新的移动网络注意力机制，将位置信息嵌入到信道注意力中称之为“协调注意力”。与渠道关注不同通过2D全局池将特征张量转换为单个特征向量，坐标注意力因子将通道注意力转化为两个1D特征编码过程，这两个过程分别沿着两个空间方向聚合特征。通过这种方式，可以沿着一个空间方向捕获长程依赖性和均值，同时可以沿着另一个空间方向。生成的特征图为然后分别编码为一对方向感知和位置敏感注意力图，其可以被完全应用于输入特征图以增加感兴趣对象的表示。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 3620
摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，我们称之为“协调注意力”。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~
YOLOv8 改进: 添加 CA 注意力机制 + 新增小目标检测头
走向CTO的路上...
03-19 982
通过结合 CA 注意力机制和新增的小目标检测头，YOLOv8 能够更有效地关注细节丰富的区域和小目标，在多样化环境中表现出色。这些改进使得模型更适用于实际应用中复杂场景的需求。
YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制
qq_43649937的博客
09-30 2万+
YOLOv8
yolov8添加ca注意力机制
weixin_44240141的博客
12-05 2399
yolov8添加ca注意力机制
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。
注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加CA注意力机制
突然好想你
03-16 2985
CA（Channel Attention）注意力机制是一种用于计算机视觉任务的注意力机制，它可以通过学习通道之间的关系来提高模型的性能。本文所做出的改进即在YOLOv8主干网络中添加CA注意力机制！~🌈
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
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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改进，YOLOv8添加DAttention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
07-04 1744
在本文中，提出了一种新颖的可变形自注意模块，其中键和值对在自我注意中的位置是以数据相关的方式选择。这种灵活的方案使自我关注模块能够专注于相关的区域，并捕捉更多信息特征。在此基础上，提出了可变形注意力变换器，一个具有可变形注意力的两幅图像主干模型分类和密集预测任务。CA注意机制理论详解可以参考链接:论文地址）
YOLOv10改进 | 融合篇，YOLOv10添加CA注意力机制+新增小目标检测头，助力涨点
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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 YOLOv10 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——添加CA注意力机制
qq_62047193的博客
06-23 384
在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。该训练结果与没有改进的结果差不多，在我的数据集上没有改进。
YOLOv8改进添加CA注意力机制（有效涨点）
qq_62127918的博客
08-13 820
YOLOv8添加CA注意力机制
note2：yolov8添加CAA注意力机制
weixin_71784117的博客
06-20 1832
很多yolo党刚刚入门时要学习的则是学习即插即用的注意力机制，本文章以yolov8添加CAA注意力机制为例。如果出现显示未定义等报错，大家一定要看看自己注册那几个步骤有没有遗漏。祝各位视觉小伙伴们研学之路顺顺利利。
解决YOLOv8添加CA注意力机制报错torch.use_deterministic_algorithms问题
qq_52770407的博客
04-24 1102
解决YOLOv8添加CA注意力机制报错torch.use_deterministic_algorithms问题
YOLOv8添加注意力机制小总结
weixin_42001184的博客
09-15 9855
注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。简而言之，注意力机制源于自然界人类视觉的研究。人类的视觉会天然地进行一个抉择，就是选择性地关注所有信息的一个部分，同事就会忽略其他可见的信息。就属于是合理的利用有限的信息处理资源。
即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv8 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】| 20+ 种全打通！
YOLOv8项目贡献者
04-19 2万+
YOLOv8 添加 20+ 种注意力机制教程
改进YOLOv8 | 添加注意力机制 | 适用于多种任务
带你成为别人眼中的大佬！
06-02 1217
通道注意力模块使用平均池化和最大池化来获取通道的平均值和最大值，并将它们馈入两个全连接层。本文将介绍如何通过添加注意力机制来提升YOLOv8的性能，使其适用于更多的计算机视觉任务。注意力机制是一种常见的神经网络算法，它可以帮助我们在输入数据中寻找特别重要的部分。在目标检测任务中，我们可以使用注意力机制来提高算法对于重要目标的识别精度。在这里，我们继承了YOLOv8，并将CBAM应用于所有卷积层。这样，我们就可以通过使用注意力机制来改进YOLOv8，使其适用于多种计算机视觉任务。
yolov8添加CBAM注意力机制
qq_52025594的博客
01-12 3872
解决方法：复制yolov8的task.py到conda\envs\yolo_track\Lib\site-packages\ultralytics\nn，yolo_track为你的环境名字，把这里面的task.py覆盖掉即可。第六步：在myolov8_Att_CBAM.yaml里面添加注意力机制，添加的位置不同，效果也不一样，这个需要自研究一下，我添加在了第五层，在head这个部分标红的地方进行了修改，因为我们加了一次，所以这些也需要加一层，：这是输入的索引，表示该层的输入来自于模型的上一层。
YOLOv8模型修改与CA注意力机制详解
weixin_52603404的博客
03-19 1362
CA（Coordinate Attention）注意力机制是一种结合空间信息和通道信息的注意力方法，它能够增强模型对目标区域的关注，提高检测精度。
yolov8怎么添加注意力机制
最新发布
04-02
<think>好的，用户的问题是关于如何在YOLOv8中添加注意力机制，并且需要示例代码和指南。首先，我需要回忆YOLOv8的结构，了解其模块组成。YOLOv8通常由主干网络（Backbone）、特征金字塔网络（FPN）和检测头（Head）组成。注意力机制通常可以添加到这些部分中的不同位置，比如在Backbone的C2f模块中，或者在FPN的路径中。 接下来，我需要确定用户可能需要的注意力机制类型。常见的注意力机制有SE、CBAM、ECA等。根据引用[2]，用户提到了A2模块，但不确定具体结构。可能需要先解释几种常见的注意力机制，然后选择一个作为示例，比如SE模块或者CBAM，因为它们在目标检测中应用广泛。 然后，考虑如何在YOLOv8的代码结构中添加这些模块。YOLOv8的代码结构可能在models目录下有相关的模块定义，比如common.py或者blocks.py。需要找到适合插入注意力模块的位置，例如在C2f模块的卷积层之后添加SE注意力。 接下来，编写示例代码。需要定义一个注意力模块的类，比如SEAttention，然后在YOLOv8的配置文件中修改模块的调用。例如，在yolov8.yaml中，将某个C2f模块替换为包含注意力机制的C2f_SE模块。 同时，需要注意代码的兼容性，确保新添加的模块能够正确加载预训练权重，或者在训练时进行适当的初始化。可能还需要调整通道数，确保输入输出的维度匹配。 用户可能还关心如何验证添加的有效性，比如通过消融实验或者在自定义数据集上的性能提升。因此，可能需要简要说明实验步骤，比如修改配置文件，训练模型，评估指标变化。 另外，引用[2]中提到的A2模块可能需要进一步分析，但如果没有详细资料，可能需要建议用户参考类似的注意力机制实现方式，或者查找相关论文了解其结构。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，并提供可操作的代码示例，同时提醒用户注意可能的错误点，比如模块位置错误、通道数不匹配等。需要检查LaTeX格式是否正确，行内公式使用$...$，独立公式使用$$...$$，并生成相关问题供用户进一步探索。</think>在YOLOv8中添加注意力机制需要理解模型架构和注意力模块的集成方式。以下是实现步骤和示例代码： --- ### 一、注意力机制添加步骤 1. **选择注意力模块** 常用模块：SE、CBAM、ECA、A2等[^2]。以$SE$（Squeeze-and-Excitation）模块为例： $$sc = \sigma(W_2\delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\text{GAP}$为全局平均池化，$\sigma$为sigmoid函数。 2. **定位插入位置** 在YOLOv8的`C2f`模块、SPPF层或检测头中插入，例如在`C2f`的输出端添加。 3. **代码集成** 修改`models/common.py`和`models/yolo.py`，定义模块并注册到网络中。 --- ### 二、代码实现示例 #### 1. 定义SE注意力模块 ```python # 在 common.py 中添加 import torch from torch import nn class SEAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=16): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_channels // reduction, in_channels), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` #### 2. 修改模型配置文件 在`models/yolov8.yaml`中修改模块定义： ```yaml # 原C2f模块 - [-1, 1, C2f, [512, True]] # 修改为带SE的C2f_SE - [-1, 1, C2f_SE, [512, True, 'SE']] # 需在代码中注册C2f_SE类 ``` #### 3. 注册新模块 在`models/yolo.py`的`parse_model`函数中添加： ```python if m in (..., 'C2f_SE'): # 扩展支持的模块列表 args.insert(2, SEAttention) # 将SEAttention作为参数传入 ``` --- ### 三、关键注意事项 1. **通道维度对齐** 确保注意力模块的输入/输出通道与相邻层一致，例如$in\_channels=512$时，SE的$reduction$需能被512整除。 2. **预训练权重处理** 添加新模块后需重新训练，或通过`model.load(weights, strict=False)`部分加载权重[^1]。 3. **性能验证** 通过消融实验比较mAP、参数量等指标，例如在COCO数据集上SE模块可提升0.5-1.2% mAP[^2]。 --- ###
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