DA注意力机制加入yolov8

### 将 Dual Attention (DA) 注意力机制集成到 YOLOv8 的方法 为了将 Dual Attention (DA) 注意力机制引入 YOLOv8 模型，可以通过修改模型配置文件并自定义网络层的方式完成。以下是具体实现方式： #### 1. **理解 DA 注意力机制** Dual Attention 是一种结合空间注意力和通道注意力的方法[^3]。它通过对特征图的空间维度和通道维度分别施加注意力权重，增强模型对目标区域的关注能力。 #### 2. **YOLOv8 配置文件调整** 在 YOLOv8 中，模型结构由 YAML 文件定义。要加入 DA 注意力机制，需编辑 `yolov8_SE.yaml` 或创建一个新的配置文件，在其中插入 Dual Attention 层的位置。 假设我们希望在网络的瓶颈模块（Bottleneck Layer）中应用 DA 注意力机制，则可以在相应的部分添加如下内容： ```yaml backbone: # ...其他 backbone 定义... [[-1, 1, Conv, [256, 1]], [-1, 1, Bottleneck, [256], {attention: 'da'}]] ``` 上述代码表示在某个卷积操作之后，增加了一个带有 Dual Attention 的瓶颈模块。 #### 3. **实现 Dual Attention 层** 下面是一个基于 PyTorch 实现的 Dual Attention 层代码示例： ```python import torch from torch import nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=8): 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 DualAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction_ratio=8, kernel_size=7): super(DualAttention, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(channel, reduction_ratio) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) def forward(self, x): ca_output = x * self.channel_attention(x) sa_output = ca_output * self.spatial_attention(ca_output) return sa_output ``` 此代码实现了两个子模块——Channel Attention 和 Spatial Attention，并将其组合成完整的 Dual Attention 结构。 #### 4. **集成至 YOLOv8 架构** 为了让 YOLOv8 使用 Dual Attention，需要扩展其基础组件类。例如，如果要在 Bottleneck 类中嵌入 Dual Attention，可按以下方式进行改造： ```python class BottleneckWithDA(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(BottleneckWithDA, self).__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g) self.da = DualAttention(c2) # 添加 Dual Attention self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): y = self.cv2(self.cv1(x)) y = self.da(y) # 应用 Dual Attention return x + y if self.add else y ``` 随后更新 YOLOv8 的核心架构脚本以支持该新类型的 Bottleneck。 #### 5. **训练命令调整** 当一切准备就绪后，按照标准流程启动训练即可。参考提供的训练示例[^2]，只需确保所使用的 `.yaml` 文件已包含 Dual Attention 设置： ```bash yolo task=detect mode=train model=cfg/models/v8/yolov8_DA.yaml data=cfg/datasets/coco128.yaml epochs=100 batch=16 device=cpu project=yolov8_da_results ``` --- ###