yolov8引入c2f-CA

### 如何在 YOLOv8 中集成 C2F-CA 模块 #### 1. C2F-CA 的概念与作用 C2F (CSP2f) 是一种高效的网络结构，能够减少计算量并增强特征提取能力。而 CA (Coordinate Attention, 坐标注意力机制)[^1] 则是一种轻量化的注意力机制，专注于通道维度上的空间分布特性。将两者结合形成 C2F-CA 模块后，可以显著提升模型的表达能力和检测效果。 #### 2. 实现步骤概述 以下是实现 C2F-CA 模块的具体方式： #### 3. 修改 YOLOv8 主干网络 要将 C2F-CA 集成到 YOLOv8 中，需修改其主干网络或颈部（neck）部分。具体操作如下所示： ```python import torch.nn as nn class CoordAtt(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, reduction=32): super(CoordAtt, self).__init__() self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) mip = max(8, inp // reduction) self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip) self.act = nn.Hardswish() self.conv_h = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv_w = nn.Conv2d(mip, oup, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): identity = x n, c, h, w = x.size() x_h = self.pool_h(x) x_w = self.pool_w(x).permute(0, 1, 3, 2) y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2) y = self.conv1(y) y = self.bn1(y) y = self.act(y) x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2) x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2) a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid() a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid() out = identity * a_w * a_h return out class C2F_CA(nn.Module): def __init__(self, channels_in, channels_out, number=1, shortcut=True, groups=1, expansion=0.5): super().__init__() hidden_channels = int(channels_out * expansion) self.cv1 = Conv(channels_in, hidden_channels, k=1, s=1) self.cv2 = Conv(hidden_channels * (number + 1), channels_out, k=1, s=1) self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(hidden_channels, hidden_channels, shortcut, groups, e=expansion) for _ in range(number))) self.ca = CoordAtt(channels_out, channels_out) # 添加坐标注意力模块 self.add_module('ca', self.ca) def forward(self, x): y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1)) y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) return self.ca(self.cv2(torch.cat(y, 1))) # 应用坐标注意力 ``` 此代码定义了一个新的 `C2F_CA` 类，在其中集成了 CA 注意力机制[^1]。 #### 4. 替换默认层 接下来需要替换掉原始 YOLOv8 中的部分层为自定义的 `C2F_CA` 层。可以通过修改配置文件或者直接调整源码完成这一过程。 假设我们正在处理的是 neck 部分，则可以在对应的 YAML 文件中指定新类名作为构建函数参数之一: ```yaml backbone: ... [[-1, 'C2F_CA']] # 使用自定义 C2F_CA 替代原有组件 ... ``` #### 5. 训练与验证 最后一步就是重新训练整个架构，并评估加入 C2F-CA 后的效果变化情况。如果一切正常的话，应该可以看到精度有所上升同时推理速度不会受到太大影响。 --- ###