yolov8添加ECA

### 如何在 YOLOv8 中添加 ECA 注意力机制 #### 修改模型定义文件 `model.py` 为了使 ECA 注意力机制融入 YOLOv8 的架构，需修改模型定义部分。具体来说是在卷积层之后引入 ECA 模块来增强特征表达能力。 ```python import torch.nn as nn from eca_module import ECAAttention # 假设已实现ECA模块并导入 class Conv(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): super(Conv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) # 添加ECA注意力机制 self.eca = ECAAttention(kernel_size=k) def forward(self, x): return self.eca(self.act(self.bn(self.conv(x)))) # 应用于激活函数后的输出[^1] ``` #### 创建独立的 ECA 模块 创建一个新的 Python 文件 `eca_module.py` 来编写具体的 ECA 实现逻辑： ```python import math import torch import torch.nn as nn class ECAAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=3): super().__init__() self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d( 1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2, bias=False, ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def init_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n)) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1) m.bias.data.zero_() def forward(self, x): y = self.gap(x) # Global Average Pooling y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)[^2] ``` #### 更新配置文件 `.yaml` 确保项目中的配置文件（通常是 YAML 格式）能够识别新的组件设置。这一步骤涉及到调整预训练权重加载路径以及可能影响到其他参数设定的地方。 最后，在完成上述更改后重新编译整个框架，并通过测试样例验证新特性是否按预期工作正常[^3]。