yolov8 ca注意力
时间: 2025-02-15 17:13:57 浏览: 48
### YOLOv8中的CA(协调注意力)机制
在YOLOv8中引入了CA(Coordinated Attention)机制来增强模型对于目标检测任务的理解能力。这种机制通过融合通道注意力(channel-wise attention)和空间注意力(spatial attention),使得网络能够更有效地捕捉特征图上的重要信息[^1]。
#### 协调注意力的工作原理
具体来说,在YOLOv8架构里,CA模块被设计成可以同时处理不同尺度的感受野以及多样的视觉模式。该方法首先利用两个并行分支分别计算输入张量的空间维度权重矩阵W_s与通道维度权重向量w_c;接着将这两个权重组件相乘得到最终的加权系数C_a用于调整原始特征表示F_in:
\[ C_{a} = W_{s}(H,W)\times w_{c}(C), \]
其中\( F_{in}\in R^{C\times H\times W }\)代表输入到CA层之前的特征映射,而\( C_{a}\in R^{C\times H\times W } \)则是经过协调注意后的输出特征映射[^2]。
```python
class CoordinatedAttention(nn.Module):
def __init__(self, channels, reduction=16):
super().__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.shared_MLP = nn.Sequential(
nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1)
)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = self.shared_MLP(self.avg_pool(x))
max_out = self.shared_MLP(self.max_pool(x))
scale = self.sigmoid(avg_out + max_out)
return x * scale.expand_as(x)
```
此代码片段展示了如何构建一个简单的PyTorch版本的CA层。这里采用了共享MLP结构来减少参数数量,并且使用平均池化和平铺最大池化的组合方式获取全局上下文信息[^3]。
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