yolov8涨点系列之引入CBAM注意力机制

已于 2025-07-10 09:11:07 修改
阅读量2k 收藏 31
点赞数 18
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： yolov8涨点系列 文章标签： YOLO 目标检测
于 2024-11-05 19:03:03 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/zhang1379/article/details/143503502

文章目录

YOLOv8 中添加注意力机制 CBAM 具有多方面的好处

特征增强与选择

通道注意力方面

  突出重要特征通道：帮助模型自动学习不同通道特征的重要性权重。对于目标检测任务，某些通道可能携带了关于目标物体的关键信息，如颜色、纹理等特征。CBAM 的通道注意力模块可以增强这些重要通道的特征表示，让模型更加关注对目标检测有价值的特征，从而提高检测的准确性。例如，在检测车辆时，颜色通道中关于车辆独特颜色的信息通道权重会被提高，有助于模型更好地识别车辆。
  抑制无关特征通道：能够抑制那些对当前检测任务不太重要的通道特征，减少噪声和干扰信息的影响。这在复杂场景下尤为重要，可避免模型被背景或其他无关信息误导，提高模型的抗干扰能力。

空间注意力方面

  聚焦目标位置：空间注意力模块可以让模型关注特征图中不同位置的重要性。在目标检测中，能够突出目标物体所在的位置区域，使模型更加准确地定位目标。例如，当检测人群中的特定个体时，空间注意力会将焦点集中在该个体所在的区域，减少周围人群等其他区域的干扰。
  适应目标形状和大小变化：对于不同形状和大小的目标，空间注意力可以自适应地调整关注区域，更好地适应目标的变化。无论是检测小目标还是大目标，都能提高模型对目标的关注度和检测精度。

提高模型性能

  精度提升：通过强调重要的特征信息，CBAM 能够帮助 YOLOv8 更准确地识别和定位目标，从而提高模型的检测精度。在一些实验和实际应用

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入CBAM注意力机制
tsg6698的博客
08-30 6623
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系列：引入SEAttention注意力机制提升目标检测精度
带你成为别人眼中的大佬！
05-29 2660
SEAttention机制的基本思想是对卷积特征图中的通道进行自适应加权，以突出重要的特征。在目标检测领域，常用的算法之一是YOLO（You Only Look Once），其中最新的版本为YOLOv8。应用于YOLOv8的编码器部分，以增强特征图中的重要特征。在本文中，我们介绍了如何通过引入SEAttention注意力机制来改善YOLOv8的目标检测精度。为了在YOLOv8中实现SEAttention，我们需要在网络的底部添加一个注意力模块，并在每个卷积层中使用它。在代码中，我们定义了一个名为。
YOLOv8添加CBAM注意力机制（小白修改）
wsfeimo的博客
07-19 1100
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。
yolov8添加注意力机制
最新发布
m0_37302966的博客
05-30 539
yolov8添加注意力机制
yolov8改进之CBAM注意力机制
lvnacp的博客
05-16 2174
YOLOV8改进之添加CBAM注意力机制模块，即插即用，涨点明显。
YOLOv8添加注意力机制
weixin_44690215的博客
01-08 2627
修改yolov8-GAM.yaml文件。修改之后，调用此yaml文件即可。建议复制一份yaml文件进行修改。tasks代码中写入调入方式。
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
浪子L的博客
09-17 4334
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
爆改YOLOv8 | yolov8添加CBAM注意力机制
weixin_43986124的博客
08-15 1049
yolov8改进，高效涨点，注意力机制，提升精度
YOLOv8 改进：添加 CBAM 注意力机制
走向CTO的路上...
03-15 1424
通过在 YOLOv8 中集成 CBAM，模型可以更有效地聚焦于关键特征区域，从而提升检测性能，特别是在复杂背景和小目标情况下。虽然增加了一些计算成本，但通常是值得的性能权衡。
Yolov5-v7.0使用CBAM注意力机制记录
小俊俊的博客
07-24 792
yolov5s.yaml文件是模型结构文件，增加CBAM机制。在model/yolo.py文件中修改。需要修改train.py文件。训练时留意一下CBAM是否生效。
YOLOv8系列：引入SKAttention注意力机制进行计算机视觉
ZuoProgramming的博客
09-21 391
为了进一步提升YOLOv8的性能，我们可以引入SKAttention（Selective Kernel Attention）注意力机制，它可以帮助网络更好地聚焦在关键的特征上，从而提高检测精度和鲁棒性。SKAttention注意力机制的核心思想是引入多个并行的分支，每个分支在不同的感受野上进行特征提取，并通过适当的注意力权重进行融合。SKAttention注意力机制的核心思想是引入多个并行的分支，每个分支在不同的感受野上进行特征提取，并通过适当的注意力权重进行融合。通过引入SKAttention注意。
在yolov8中添加注意力机制
fool996的博客
02-22 3101
可以发现注意力机制已经添加成功。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 3701
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 - 注意力篇 - 引入SEAttention注意力机制
浪子L的博客
10-03 5077
以上就是SEAttention的原理及使用方式，但具体SEAttention注意力机制的具体位置放哪里，效果更好。需要根据不同的数据集做相应的实验验证。希望本文能够帮助你入门YOLO中注意力机制的使用。
Yolov8添加注意力机制
shenmiren6x的博客
08-21 3187
点击下方链接到github下载github有时会打不开，可以到国内镜像Gitee下载，链接如下ultralytics: YOLOv8 🚀 Ultralytics 同步更新官方最新版 YOLOv8 (gitee.com)本文下载的代码版本为8.0.154，不同版本的代码结构可能会不同。
YOLOv8添加CBAM注意力机制(模型改进)
早知晓的博客
02-24 1866
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。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。的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。空间注意力模块的目标是强调图像中不同位置的重要性。然后在下图中指定位置，加入‘CBAM’的引用。通道注意力模块的目标是增强每个通道的特征表达。
YOLOv8 改进：添加 DAttention 注意力机制
走向CTO的路上...
03-20 628
通过将 DAttention 注意力机制集成到 YOLOv8 中，模型能够更精准地聚焦于关键特征区域，提高在复杂场景中小目标的检测性能。同时，该方法保持了较低的计算开销，确保了实时性。
注意力机制 YOLOv8添加注意力机制
2301_79152843的博客
08-29 5658
yolov8注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列(seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。注意力机制的基本思想是为输入数据的每个部分分配一个权重，这个权重表示该部分对于当前任务的重要程度。
【手把手缝模块】YOLOv8添加注意力机制模块
热门推荐
dont worry about it的博客
05-20 6万+
【手把手缝模块】YOLOv8添加注意力机制模块，添加这个注意力机制模块，让 yolov8 可以找到它，一般的，添加自定义模块，就在conv.py里面添加代码就行（CBAM模块yolov8自带的，所以这里没有这个步骤）
yolov8引入cbam注意力机制
03-20
### 如何在 YOLOv8 中集成 CBAM 注意力机制 #### 集成 CBAM 到 YOLOv8 的背景 CBAM (Convolutional Block Attention Module) 是一种轻量级的注意力模块，能够显著提升卷积神经网络的特征表达能力[^1]。通过引入通道和空间维度上的注意力建模，CBAM 可以增强目标检测模型的关键区域感知能力。 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一种高效的目标检测框架，在其基础上集成 CBAM 能够进一步提高模型性能[^2]。以下是具体方法及其代码实现： --- #### 实现步骤概述 为了将 CBAM 添加到 YOLOv8 模型中，可以按照以下方式操作：修改模型架构定义文件 `yolov8.yaml` 或者直接调整训练脚本中的模型加载部分。下面提供了一个完整的 Python 示例来展示如何完成这一过程。 --- #### 定义 CBAM 类 首先需要定义 CBAM 模块类。该类包含两个子模块：ChannelAttention 和 SpatialAttention。 ```python import torch.nn as nn import torch class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, no_spatial=False): super(CBAM, self).__init__() self.ChannelGate = ChannelAttention(gate_channels, reduction_ratio) self.no_spatial = no_spatial if not no_spatial: self.SpatialGate = SpatialAttention() def forward(self, x): x_out = self.ChannelGate(x) * x if not self.no_spatial: x_out = self.SpatialGate(x_out) * x_out return x_out ``` 上述代码实现了 CBAM 的核心功能，包括通道注意力和空间注意力[^3]。 --- #### 修改 YOLOv8 架构配置 假设我们正在使用的 YOLOv8 配置文件为 `yolov8.yaml`，可以通过编辑此文件或者动态注入的方式将 CBAM 插入到特定层（如 backbone 层或 neck 层）。 如果选择动态注入，则可以在模型初始化阶段插入 CBAM 模块。例如： ```python from ultralytics import YOLO def add_cbam_to_model(model): for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, nn.Conv2d): # 假设我们在每个 Conv2D 后添加 CBAM cbam_layer = CBAM(module.out_channels).to(next(model.parameters()).device) setattr(model, name.replace('.', '_'), cbam_layer) # 动态绑定新属性 model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重 add_cbam_to_model(model.model) # 将 CBAM 注入到模型中 ``` 以上代码片段展示了如何遍历模型并为其某些层附加 CBAM 模块。 --- #### 训练与验证 完成模型结构调整后，可以直接调用 Ultralytics 提供的标准接口进行训练和评估。例如： ```python results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=50, imgsz=640) metrics = model.val() # 使用测试集计算指标 ``` 经过实验表明，相比原始版本，带有 CBAM 的 YOLOv8 在复杂场景下的表现通常更优。 --- ### 总结 通过自定义 CBAM 并将其嵌入至 YOLOv8 结构内部，不仅可以保留原有算法的速度优势，还能有效改善识别精度。这种方法特别适合处理具有高干扰噪声的数据集环境。 ---
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