yolov8n引入SE注意力机制
时间: 2025-04-18 07:46:55 浏览: 28
### 实现 SE 注意力机制到 YOLOv8n 模型
为了在 YOLOv8n 中集成 Squeeze-and-Excitation (SE) 注意力机制，可以遵循以下方法：
#### 创建 ADD 文件夹并定义配置文件
按照指定操作，在项目目录下创建 `ADD` 文件夹用于存放自定义模型文件，并在此文件夹内建立名为 `yolov8-SENet.yaml` 的模型配置文件[^2]。
```yaml
# yolov8-SENet.yaml 示例结构
nc: 80 # 类别数量
depth_multiple: 0.33 # 深度乘数
width_multiple: 0.50 # 宽度乘数
backbone:
- [focus, [64, 3]]
- [conv, [128, 3, 2]]
...
head:
...
```
#### 修改网络架构以加入 SE 层
编辑上述 YAML 配置文件中的 backbone 或 neck 部分来插入 SE 块。对于每一层希望应用 SE 注意力的地方，需增加对应的参数设置指示启用该功能。
#### 编写 SE 注意力模块代码
编写 Python 函数实现 SE 操作逻辑，通常作为独立类或函数形式嵌入至现有框架中。下面给出一段简单的 PyTorch 版本 SEBlock 实现方式：
```python
import torch.nn as nn
class SELayer(nn.Module):
def __init__(channel, reduction=16):
super(SELayer).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel),
nn.Sigmoid()
)
def forward(x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
return x * y.expand_as(x)
```
此段代码实现了标准的 SE 模块，其中包含了特征通道压缩与激励两个主要过程[^1]。
#### 更新训练脚本调用新的模型定义
最后一步是在主程序里加载新构建好的带有 SE 结构的检测器实例来进行后续的任务处理流程，比如数据集准备、损失计算以及优化策略设定等常规步骤保持不变即可。
通过这些改动就可以成功地把 SE 注意力机制融入到 YOLOv8 nano 尺寸版本当中去了。
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标签“Evc Sql CE 程序样例代码”与标题内容基本一致，强调了这部分内容是关于使用SQL CE的示例代码。标签通常用于标记和分类信息，方便在搜索引擎或者数据库中检索和识别特定内容。在实际应用中，开发者可以根据这样的标签快速找到相关的样例代码，以便于学习和参考。
### 总结
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- 随后的例子可能会增加对图形节点的编辑功能，如移动、缩放、旋转等操作。
- 更高级的例子可能会演示如何实现更复杂的图形节点关系，例如连接线的绘制和编辑，以及节点之间的依赖和关联。
- 高级例子中还可能包含对GEF扩展点的使用，以实现更高级的定制功能，如自定义图形节点的外观、样式以及编辑行为。
- 最后一个例子可能会介绍如何将GEF集成到RCP应用程序中，并展示如何利用RCP的功能特性来增强GEF编辑器的功能，如使用RCP的透视图切换、项目管理以及与其他RCP插件的交互等。
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- 情况2