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yolov8 加注意力机制

时间: 2024-12-27 18:25:44 浏览: 85

### 如何在YOLOv8中集成注意力机制 #### SEAttention模块的创建与应用为了增强YOLOv8模型的表现，在其主干网络中引入SEAttention（Squeeze-and-Excitation Attention）是一种有效的策略。具体操作如下：新建`se_attention.py`文件用于定义SEAttention类，该类继承自PyTorch中的`nn.Module`基类[^1]。 ```python import torch.nn as nn class SEAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512,reduction=16): super(SEAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, 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) ``` 接着修改YOLOv8原有的骨干网部分代码，使得每一层卷积之后都加上上述构建好的SEAttention模块实例化对象来处理特征图数据流。 #### FocusedLinearAttention的应用案例另一种可供选择的方法是在YOLOv8框架内嵌入FocusedLinearAttention组件以提升检测精度。此方法通过调整原有架构从而更好地捕捉图像内部复杂关系模式达到优化目的[^2]。对于具体的编码实践而言，可以参照官方文档说明或是社区分享的相关资源来进行定制化的开发工作；同时也要注意保持整个项目结构清晰合理以便后续维护升级。

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