yolov8cbam

### 集成CBAM注意力机制到YOLOv8 为了使YOLOv8能够利用CBAM注意力机制来增强其目标检测能力，可以按照如下方式修改网络结构。这不仅有助于提高模型对不同场景下特征的理解，还能改善整体性能。 #### 修改网络架构以支持CBAM模块 首先，在定义YOLOv8的骨干网部分时加入CBAM层。具体来说就是在每一阶段结束之后立即应用一次CBAM操作，从而让经过卷积处理后的特征图得到进一步优化[^2]。 ```python from yolov8 import YOLOv8Backbone, CBAM # 假设这是自定义库中的导入路径 class EnhancedYOLOv8(YOLOv8Backbone): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.cbam_layers = nn.ModuleList([ CBAM(channel=ch_out) for ch_out in [64, 128, 256, 512, 1024] ]) def forward(self, x): outputs = [] for i, layer in enumerate([self.stage1, self.stage2, self.stage3, self.stage4, self.stage5]): x = layer(x) x = self.cbam_layers[i](x) # 应用CBAM于每个stage输出之前 outputs.append(x) return tuple(outputs) ``` 这段代码展示了如何创建一个新的类`EnhancedYOLOv8`继承自原始版本，并在其内部添加了一个名为`cbam_layers`的新成员变量用于存储各个尺度上的CBAM实例对象；同时重写了父类的方法`forward()`以便可以在数据流经每一个主要组件前先通过对应的CBAM单元进行加工处理。 #### 定义并训练带有CBAM的YOLOv8模型 完成上述更改后，则可以根据实际需求构建完整的检测器以及配置好损失函数等相关参数准备开始训练过程： ```python model = EnhancedYOLOv8(pretrained=True).cuda() criterion = ... # 初始化适当的目标检测损失计算方法 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) for epoch in range(num_epochs): model.train() for images, targets in dataloader: optimizer.zero_grad() predictions = model(images.cuda()) loss = criterion(predictions, targets.cuda()) loss.backward() optimizer.step() ``` 此段脚本说明了怎样初始化一个基于GPU加速运行环境下的增强型YOLOv8实例(`pretrained=True`)表示加载预训练权重作为起点)，接着设置合适的最优化算法与迭代次数等超参设定最后进入循环体执行一轮又一轮的学习任务直至满足收敛条件为止。