yolov8CBAM注意力模块

### 在 YOLOv8 中集成 CBAM 注意力机制 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种有效的注意力机制，能够通过空间和通道两个维度增强特征表示能力。为了在 YOLOv8 中集成 CBAM 注意力模块，可以按照以下方式设计代码结构。 #### 1. 定义 CBAM 模块 以下是基于 PyTorch 的 CBAM 模块实现： ```python import torch import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.maxpool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.se = nn.Sequential( nn.Conv2d(channel, channel // reduction, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(channel // reduction, channel, 1, bias=False) ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): max_result = self.maxpool(x) avg_result = self.avgpool(x) max_out = self.se(max_result) avg_out = self.se(avg_result) output = self.sigmoid(max_out + avg_out) return output class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, stride=1, padding=kernel_size//2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): max_result, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) avg_result = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) result = torch.cat([max_result, avg_result], 1) output = self.conv(result) output = self.sigmoid(output) return output class CBAMBlock(nn.Module): def __init__(self, channel=512, reduction=16, kernel_size=49): super(CBAMBlock, self).__init__() self.ca = ChannelAttention(channel=channel, reduction=reduction) self.sa = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() residual = x out = x * self.ca(x) out = out * self.sa(out) return out + residual ``` 此部分实现了完整的 CBAM 模块，包括 **ChannelAttention** 和 **SpatialAttention** 子模块[^1]。 --- #### 2. 修改 YOLOv8 主干网络以加入 CBAM YOLOv8 的主干网络通常由多个卷积层组成，在每个卷积块之后添加 CBAM 模块即可完成集成操作。假设我们正在修改 `CSP Bottleneck` 或其他类似的卷积块，则可以在其内部嵌入 CBAM 模块。 以下是一个示例代码片段展示如何将 CBAM 集成到 YOLOv8 的主干网络中： ```python class C3WithCBAM(nn.Module): # CSP Bottleneck with CBAM attention mechanism def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n))) # Add CBAM after the bottleneck layers self.cbam = CBAMBlock(channel=c2, reduction=16, kernel_size=7) def forward(self, x): y1 = self.cv1(x) y2 = self.m(y1) y = self.cv3(torch.cat((y2, self.cv2(x)), dim=1)) y = self.cbam(y) # Apply CBAM to enhance feature representation return y ``` 在此代码中，`C3WithCBAM` 是一个扩展版本的瓶颈模块，其中加入了 CBAM 来提升模型性能。 --- #### 3. 替换原生模块并训练模型 最后一步是在整个 YOLOv8 架构中替换掉原有的 `C3` 模块为自定义的 `C3WithCBAM` 模块。可以通过加载官方预训练权重文件，并逐步调整架构来验证效果。 --- ### 总结 以上方法展示了如何在 YOLOv8 中集成 CBAM 注意力机制。核心思路在于重新设计主干网络中的卷积块，使其支持额外的注意力处理逻辑。这种改进有助于提高模型对复杂场景的理解能力和鲁棒性。 ---