yolov8如何添加CBAM注意力机制

### 实现CBAM注意力机制于YOLOv8 #### 一、CBAM简介 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种简单而高效的注意力模块，能够显著增强模型对于特征图的关注度。该模块由两个子模块组成：通道注意力和空间注意力。通过这两个维度上的注意力建模，使得网络可以更专注于重要的区域或通道特性[^1]。 #### 二、修改YOLOv8架构以加入CBAM 要在YOLOv8中集成CBAM，主要工作集中在调整骨干网部分，在适当层之后插入CBAM实例。具体来说： - **选择合适的层次**：通常建议在最后几个残差块之前添加CBAM，因为这些地方包含了更高阶的抽象特征。 - **定义CBAM类**：创建一个新的Python文件`cbam.py`用于定义CBAM组件及其初始化参数。 ```python import torch.nn as nn from torchvision import models class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, no_spatial=False): super(CBAM, self).__init__() self.ChannelGate = ChannelAttention(gate_channels, reduction_ratio) self.no_spatial=no_spatial if not no_spatial: self.SpatialGate = SpatialAttention() def forward(self, x): x_out = self.ChannelGate(x) * x if not self.no_spatial: x_out = self.SpatialGate(x_out) * x_out return x_out ``` - **更新配置文件**：编辑YOLOv8对应的`.yaml`配置文档，指定哪些阶段要启用CBAM功能，并设置相应的超参值。 ```yaml # yolov8.yaml example with cbam enabled at certain stages backbone: ... stage_4: # Example of where to add CBAM; adjust according to your needs. type: ConvBlockWithCBAM args: channels_in: 512 channels_out: 1024 use_cbam: true ... ``` #### 三、训练与评估 完成上述改动后即可按照常规流程编译项目并启动训练过程。值得注意的是，由于引入了额外计算开销，可能需要相应延长迭代次数或者增加GPU资源分配来确保收敛效果良好。同时也要密切关注验证集上mAP指标的变化趋势，以此判断CBAM是否确实带来了性能增益[^2]。