yolov8 注意力机制 改进CBAM
时间: 2025-02-12 07:21:25 浏览: 68
### YOLOv8 中改进 CBAM 注意力机制的方法实现
#### 修改网络配置文件 (YAML)
为了在YOLOv8中集成CBAM注意力机制,需要修改模型的配置文件`yolov8n.yaml`。具体来说是在骨干网(Backbone)部分引入CBAM模块。这可以通过编辑`.yaml`文件来完成[^1]。
```yaml
backbone:
# 原有层定义...
- from: [-1]
module: models.common.Conv
args: [64, 128, k=3, s=2]
- name: cbam_1
type: models.attention.CBAM
args: [channel=128, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']]
neck:
...
```
上述代码片段展示了如何向现有的卷积层之后添加名为`cbam_1`的新组件,该组件即为CBAM实例化对象,并指定了通道数、缩减比例以及池化方式等参数设置[^3]。
#### 编写或导入CBAM类
如果使用的框架不自带CBAM,则需编写对应的Python类或者从第三方库中导入。下面是一个简单的CBAM实现例子:
```python
import torch.nn as nn
class CBAM(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']):
super(CBAM, self).__init__()
# Channel Attention Module
self.channel_attention = ChannelAttention(channel, reduction_ratio, pool_types)
# Spatial Attention Module
self.spatial_attention = SpatialAttention()
def forward(self, x):
out = self.channel_attention(x) * x
out = self.spatial_attention(out) * out
return out
# 定义ChannelAttention和SpatialAttention子模块的具体逻辑...
```
此段代码实现了基本版的CBAM结构,其中包含了两个主要组成部分——通道注意模块(Channel Attention) 和空间注意模块(Spatial Attention)。
#### 更新训练脚本并测试效果
最后一步是调整训练流程以适应新的架构变化。确保数据加载器、损失函数以及其他超参数都保持不变的情况下,仅改变模型初始化的部分即可应用新加入的CBAM单元。运行几次实验验证性能提升情况,并记录下任何值得注意的现象或问题以便后续优化[^2]。
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