YOLOv8里面的PSA模块

### YOLOv8 中 PSA 模块的作用 PSA (Pyramid Spatial Attention) 模块旨在增强模型的空间注意力能力，通过多尺度特征融合来提高检测精度。该模块可以有效捕捉不同尺度的目标信息，在处理复杂场景中的目标检测任务时表现出色[^1]。 具体来说，PSA 模块采用了一种高效的金字塔结构来进行空间维度上的特征聚合。这种设计不仅能够减少计算量，还能保持较高的分辨率细节，从而提升小物体检测的效果[^2]。 ### 实现方式 为了在 YOLOv8 中集成 PSA 模块，需要按照如下方式进行操作： #### 1. 创建 `PSA` 文件并编写核心代码 进入项目根目录下的 `'ultralytics/nn/modules'` 路径，新建名为 `PSA.py` 的 Python 文件，并在此文件内定义 PSA 类及其方法[^3]。 ```python import torch.nn as nn from torchvision import models class PyramidSpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels=512, reduction_ratio=4): super(PyramidSpatialAttention, self).__init__() reduced_channels = int(in_channels / reduction_ratio) self.conv_reduce = nn.Conv2d( in_channels=in_channels, out_channels=reduced_channels, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) # Define the spatial pyramid pooling layers with different scales. self.spp_branches = nn.ModuleList([ nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=k), nn.Conv2d(reduced_channels, reduced_channels, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(reduced_channels), nn.ReLU(True)) for k in [1, 2, 4]]) self.fusion_conv = nn.Conv2d( in_channels=reduced_channels * 4, out_channels=in_channels, kernel_size=(1, 1)) def forward(self, x): size = x.size()[2:] feat = self.conv_reduce(x) spp_outs = [] for branch in self.spp_branches: spp_feat = branch(feat) spp_upsampled = nn.functional.interpolate(spp_feat, size=size, mode='bilinear', align_corners=True) spp_outs.append(spp_upsampled) final_spp = torch.cat(spp_outs, dim=1) output = self.fusion_conv(final_spp) return output + x ``` 这段代码实现了基本的 PSA 结构，其中包含了通道降维、多尺度池化以及最终的结果融合过程。 ### 应用到 YOLOv8 架构中 完成上述步骤之后，还需要调整 YOLOv8 主干网络配置文件（通常是 YAML 格式的配置文档），以便在网络训练过程中调用新加入的 PSA 组件。通常是在骨干网部分添加相应的层定义，确保其位于适当的位置以发挥最佳效果。