cbam注意力机制改进yolo8
时间: 2025-02-16 18:09:13 浏览: 90
### 如何使用 CBAM 注意力机制改进 YOLOv8 目标检测模型
#### 修改配置文件
为了将CBAM注意力机制应用到YOLOv8中,需要修改`yolov8.yaml`配置文件。具体操作是复制原版的`yolov8.yaml`并重命名为`yolov8n-CBAM.yaml`,路径位于`ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n-CBAM.yaml`[^2]。
#### 添加CBAM模块至 Neck 部分
在YOLOv8架构里引入CBAM意味着要在Neck部分嵌入该模块。CBAM由两大部分构成——通道注意力模块和空间注意力模块。前者负责提升特征图的表现力;后者旨在强化特征图的空间分辨度[^3]。
对于实现这一点,在定义Neck结构时需导入CBAM类,并按照如下方式实例化:
```python
from cbam import CBAM # 假设cbam.py中有CBAM类定义
class YOLOv8Neck(nn.Module):
def __init__(self, ...): # 其他参数保持不变
super(YOLOv8Neck, self).__init__()
...
self.cbam = CBAM(gate_channels=..., reduction_ratio=...) # 初始化CBAM层
def forward(self, x):
out = self.backbone(x)
out = self.cbam(out) # 应用CBAM处理
return self.head(out)
```
此处假设存在名为`cbam.py`的脚本实现了CBAM逻辑,实际项目可能有所不同。需要注意的是,当初始化CBAM对象时要指定合适的超参数如`gate_channels`(控制输入通道数) 和 `reduction_ratio`(减少比例)[^4]。
#### 更新训练流程
完成上述更改之后,接下来就是利用新的配置文件启动训练过程。确保使用的Python环境已安装必要的依赖库,并执行类似于下面命令来进行模型训练:
```bash
python train.py --cfg yolov8n-CBAM.yaml --data coco128.yaml --weights '' --batch-size 16
```
这会基于COCO数据集的一个子集(coco128)来训练带有CBAM增强功能的新版本YOLOv8目标检测器。
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