yolov8引进自注意力机制

### 实现自注意力机制于YOLOv8 #### 自注意力机制简介 自注意力机制允许模型不同位置之间的交互，从而捕捉序列中元素间的关系。对于图像处理任务而言，这有助于网络聚焦于目标检测中的重要区域。 #### 构建自注意力模块 为了在YOLOv8中集成自注意力机制，可以创建一个新的Python类来定义该层的行为： ```python import torch.nn as nn import torch class SelfAttention(nn.Module): """Self-attention layer implementation.""" def __init__(self, channels): super(SelfAttention, self).__init__() # Query, Key and Value transformations self.query_conv = nn.Conv2d(channels, channels // 8, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d(channels, channels // 8, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1) self.softmax = nn.Softmax(dim=-2) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) def forward(self, x): batch_size, C, width, height = x.size() proj_query = self.query_conv(x).view(batch_size, -1, width * height).permute(0, 2, 1) # B X CX(N) proj_key = self.key_conv(x).view(batch_size, -1, width * height) # B X C x (*W*H) energy = torch.bmm(proj_query, proj_key) # transpose check attention = self.softmax(energy) # BX (N) X (N) proj_value = self.value_conv(x).view(batch_size, -1, width * height) # B X C X N out = torch.bmm(proj_value, attention.permute(0, 2, 1)) out = out.view(batch_size, C, width, height) out = self.gamma * out + x return out ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的二维自注意力层[^1]。通过调整输入张量`x`的不同部分作为查询(query)，键(key) 和值(value)，计算这些组件间的相似度得分矩阵，并应用softmax函数得到权重分布；最后加权求和获得新的特征表示形式。 #### 将自注意力层嵌入到YOLOv8主干网中 要使上述自注意力功能生效，则需修改YOLOv8架构，在适当的位置插入这个新设计好的层。通常情况下是在骨干网络（Backbone）内部操作，比如Darknet或CSP结构之后加入这样的增强单元。 假设已经有一个名为`yolov8.py`文件包含了原始版本的YOLOv8定义，那么可以在其中找到对应的地方添加如下所示的一行代码: ```python from .self_attention import SelfAttention # 导入前面编写的自注意力模块 ... def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): ... layers.append(block(inplanes, planes, stride)) # 原有block连接方式保持不变 if isinstance(layers[-1], BasicBlock): # 如果最后一层是BasicBlock类型的话... sa = SelfAttention(planes) # 创建一个具有相同channel数目的自注意力实例 layers.extend([nn.ReLU(inplace=True), sa]) # 并将其连同激活函数一起追加至当前stage末端 ``` 这段改动确保每当遇到基础卷积块(BasicBlock)时都会附加一层自注意力处理，使得整个框架能够更有效地学习数据集内的复杂模式[^2]。