yolov8添加自注意力机制

### 如何在 YOLOv8 中实现自注意力机制 #### 添加自注意力模块至YOLOv8架构 为了增强YOLOv8的目标检测能力，可以考虑在其网络结构中嵌入自注意力机制。这不仅有助于提高模型对于复杂场景的理解力，还能改善其鲁棒性和泛化性能。 #### 创建自定义的Self-Attention层 首先，在Python环境中创建一个新的类`SelfAttentionLayer`来表示自注意力层： ```python import torch.nn as nn import torch class SelfAttentionLayer(nn.Module): def __init__(self, dim_in, dim_k, dim_v): super(SelfAttentionLayer, self).__init__() self.to_keys = nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.to_queries = nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.to_values = nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) def forward(self, x): b, t, e = x.size() h = 8 # number of heads queries = self.to_queries(x).view(b, t, h, -1).transpose(1, 2) keys = self.to_keys(x).view(b, t, h, -1).transpose(1, 2) values = self.to_values(x).view(b, t, h, -1).transpose(1, 2) dot_products = torch.einsum('bhid,bhjd->bhij', queries, keys) / (e ** (1/4)) attention_weights = F.softmax(dot_products, dim=-1) out = torch.einsum('bhij,bhjd->bihd', attention_weights, values).reshape(b, t, -1) return out ``` 此部分代码实现了基于查询键值（QKV）分解的标准多头自注意计算逻辑[^1]。 #### 修改YOLOv8骨干网以支持自注意力功能 接下来，需要修改YOLOv8的基础框架文件，通常位于`models/yolov8.py`内，具体操作如下所示： 找到负责构建主干特征提取器的部分，并在此处插入之前定义好的`SelfAttentionLayer`实例: ```python from models.common import Conv, BottleneckCSP, Focus,... def build_backbone(): ... backbone.append(Conv(...)) # 假设这是最后一个卷积层 # 插入自注意力层 sa_layer = SelfAttentionLayer( dim_in=last_conv_output_channels, dim_k=key_dimension_size, dim_v=value_dimension_size ) backbone.append(sa_layer) return nn.Sequential(*backbone) ``` 上述改动使得整个神经网络能够在特定位置应用自注意力运算，从而加强局部区域内的关联性分析[^3]。 通过这种方式，可以在不改变原有算法核心流程的前提下有效地融入先进的注意力技术，进而优化YOLOv8的整体表现。