yolov8注意力机制改进CBAM

### YOLOv8 中通过 CBAM 注意力机制进行改进的方法实现 #### 1. 修改配置文件 (YAML 文件) 为了在 YOLOv8 中引入 CBAM 注意力机制，首先需要修改模型的 YAML 配置文件。具体操作如下： 将 `yolov8.yaml` 复制并重命名为 `yolov8n-CBAM.yaml`，路径位于 `ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/` 下[^1]。在此基础上，在网络结构定义部分增加 CBAM 层的相关参数设置。 例如，可以在 Backbone 或 Neck 的某些卷积层之后插入 CBAM 模块的位置标记出来，并调整对应的超参数以适配 CBAM 的需求。 --- #### 2. 添加 CBAM 模块到代码中 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种通道和空间注意力机制，能够增强特征图的重要区域表示能力。以下是其核心功能分解及其 Python 实现方式： - **Channel Attention**: 计算输入特征图上各个通道的重要性权重。 - **Spatial Attention**: 基于通道加权后的特征图计算空间维度上的重要性分布。 下面是基于 PyTorch 的 CBAM 模块实现代码示例[^3]: ```python import torch import torch.nn as nn 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, planes, reduction_ratio=16, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(planes, reduction_ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out return out ``` 上述代码实现了完整的 CBAM 结构，其中包含了两个子模块：`ChannelAttention` 和 `SpatialAttention`。 --- #### 3. 整合 CBAM 到 YOLOv8 架构中 接下来，需将 CBAM 模块嵌入到 YOLOv8 的架构中。通常可以选择在网络的中间阶段（Backbone 或 Neck）添加 CBAM 模块来提升局部特征表达能力。 假设我们希望在某个特定的卷积层后应用 CBAM，则可以按照以下方式进行改造： ```python from ultralytics import YOLO from models.common import Conv # 假设这是 YOLOv8 提供的基础卷积类 # 定义一个新的带有 CBAM 的卷积层 class ConvWithCBAM(Conv): def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): super().__init__(c1, c2, k, s, p, g, act) self.cbam = CBAM(c2) def forward(self, x): x = super().forward(x) x = self.cbam(x) return x ``` 随后，在构建模型时替换原有的标准卷积层为自定义的 `ConvWithCBAM` 卷积层即可完成集成[^2]。 --- #### 4. 对比实验验证效果 最后一步是对新设计的模型进行训练与测试评估。可以通过对比原始 YOLOv8 和集成了 CBAM 后的新版本之间的性能指标变化情况来判断改进的有效性。主要关注以下几个方面： - [email protected]:0.95 是否有所提高； - 推理速度是否有显著下降； - 参数量增长幅度是否合理；等等。 --- ###