yolov8引入SE机制
时间: 2025-05-21 21:33:38 浏览: 23
### 在 YOLOv8 中引入 SE 注意力机制
要在 YOLOv8 中集成 Squeeze-and-Excitation (SE) 注意力机制,可以通过修改模型配置文件以及代码实现。以下是具体方法:
#### 修改 `block.py` 文件
首先,找到并打开 `YOLOv8\ultralytics-main\ultralytics\nn\modules\block.py` 文件,在适当位置添加 SE 注意力模块的定义。可以使用以下代码作为参考[^3]。
```python
import torch.nn as nn
class SEAttention(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SEAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
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)
```
将此代码粘贴至指定行号附近(通常为第 55 行或其他合适位置)。确保导入必要的依赖项,并调整缩进以匹配现有代码风格。
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#### 配置文件更新
创建一个新的 YAML 配置文件(例如 `SEAtt_yolov8n.yaml`),基于默认的 YOLOv8 模型配置文件进行扩展。在需要的地方插入 SE 注意力机制的相关参数。例如:
```yaml
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 3]], # 卷积层
[-1, 1, SEAttention, [64]], # 添加 SE 注意力机制
...
neck:
...
head:
...
```
通过这种方式,可以在网络的不同部分灵活地应用 SE 注意力机制。
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#### 修改 `parse_model` 函数
接下来,定位到 `task.py` 或其他相关文件中的 `parse_model` 函数定义处。在此函数中加入对 SE 注意力机制的支持逻辑。例如:
```python
elif m is SEAttention:
c1 = ch[f]
args = [c1, args[1]]
```
这段代码的作用是解析配置文件中的 SE 注意力机制参数,并将其传递给对应的初始化过程[^3]。
---
#### 更新训练脚本
最后,编辑训练脚本 `train.py`,加载自定义的模型配置文件并启动训练流程。示例代码如下[^2]:
```python
# coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/SEAtt_yolov8n.yaml").load('yolov8n.pt')
if __name__ == '__main__':
results = model.train(data='datasets/TomatoData/data.yaml', epochs=250, batch=4)
```
以上步骤完成后即可完成 SE 注意力机制在 YOLOv8 上的集成工作。
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### 注意事项
1. **兼容性验证**:确保所使用的版本支持自定义模块扩展功能。
2. **性能评估**:引入新的注意力机制可能增加计算开销,需测试其实际效果是否满足需求[^1]。
3. **调试工具利用**:借助日志记录和可视化手段监控训练过程中各组件的表现情况。
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