yolov8改进GAM

### 改进YOLOv8中的GAM全局注意力机制 #### 方法概述 为了提升YOLOv8的目标检测效果，在网络架构中引入了GAM（Global Attention Module）。该模块通过调整特征图的空间维度权重来增强重要区域的信息表达能力。具体来说，GAM能够捕捉到更广泛的上下文依赖关系，从而提高模型对于复杂场景下的识别精度。 #### 修改细节 在YOLOv8原有基础上集成GAM主要涉及以下几个方面： - **定义新的层类**：创建名为`GAMLayer`的新Python类用于表示GAM操作[^1]。 ```python import torch.nn as nn class GAMLayer(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction=16): super(GAMLayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv_du = nn.Sequential( nn.Conv2d(channels, channels // reduction, 1, padding=0, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channels // reduction, channels, 1, padding=0, bias=True), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): y = self.avg_pool(x) y = self.conv_du(y) return x * y.expand_as(x) ``` - **嵌入至骨干网路**：将上述自定义的`GAMLayer`插入到YOLOv8的基础卷积神经网络(CNN)部分适当位置处，通常是在每个stage结束之后加入一层或多层GAM以加强局部与整体之间的联系。 - **微调超参数**：针对不同应用场景可能需要对GAM内部的一些可调节参数比如reduction比例做进一步探索和优化，确保最佳性能表现[^4]。 #### 完整代码片段 下面给出一段完整的PyTorch风格代码示例，展示了如何基于官方版本的YOLOv8实现并应用GAM: ```python import torchvision.models as models from collections import OrderedDict class YOLOv8WithGAM(models.yolo.YOLOv8): def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, dilate=False): layers = [] for i in range(blocks): if i == 0 and (stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion): downsample = ... layer = block(self.inplanes, planes, stride=stride, downsample=downsample, groups=self.groups, base_width=self.base_width, dilation=dilation, norm_layer=norm_layer) # Add GAM after each residual connection gam = GAMLayer(layer.out_channels) layers.append(("block_%d" % i, layer)) layers.append(("gam_%d" % i, gam)) self.inplanes = planes * block.expansion return nn.Sequential(OrderedDict(layers)) def main(): model = YOLOv8WithGAM(pretrained=True).eval() if __name__ == "__main__": main() ``` 此段代码不仅实现了基本的功能扩展，同时也保持了良好的兼容性和易读性，便于后续维护和发展。