本文介绍了如何在YOLOv8中整合Focal Modulation，一种新的注意力机制，以提升模型的性能。通过在ultralytics的yolov8包中修改代码，添加FocalModulation模块，并验证其在目标检测任务上的效果。Focal Modulation由焦点上下文化、门控聚合和逐元素仿射变换组成，表现出优于自注意力的性能。
一、Focal Modulation论文
论文地址：2203.11926.pdf (arxiv.org)
二、Focal Modulation结构
Focal Modulation Networks使用焦点调制模块完全替代了自注意力（Self-Attention，SA），以建模视觉中的标记（token）之间的相互作用。焦点调制包括三个组件：
焦点上下文化（focal contextualization）：通过一系列深度可分离卷积层实现，用于从短范围到长范围编码视觉上下文。
门控聚合（gated aggregation）：选择性地将上下文聚合到每个查询标记的调制器
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