YOLOv8 GAM

你好！YOLOv8是一个目标检测算法，它是基于YOLO (You Only Look Once) 系列的最新版本之一。YOLOv8以实时性和准确性为目标，能够在图像或视频中快速检测出各种不同类别的物体。

该算法采用了一种单阶段的检测方法，通过将图像分成不同的网格单元，并预测每个单元中是否存在目标物体及其位置、类别和边界框。相比于传统的两阶段方法，YOLOv8具有更快的检测速度，并且能够处理运动模糊和遮挡等复杂情况。

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相关问题

yolov5 gam

在Yolov5中，添加了SGAMAttention模块，该模块可以通过添加在yolo.py中的代码来实现。 另外，Yolov5还引入了GAM（Global Attention Mechanism）和CBAM（Convolutional Block Attention Module）两个注意力机制。CBAM包含了CAM（Channel Attention Module）和SAM（Spatial Attention Module），分别用于通道和空间上的注意力。这种设计既可以减少参数和计算量，又可以方便地将其作为可插拔的模块集成到现有的网络架构中。 在整体上，GAM和CBAM注意力机制相似，都使用了通道注意力和空间注意力。然而，它们在处理通道注意力和空间注意力方面存在一些不同。 此外，还有一个名为ResBlock_CBAM的模块与CBAM相关。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5添加改进GAM全局注意力机制，添加软阈值化记录](https://blog.csdn.net/qq_18458495/article/details/131182969)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [涨点技巧：注意力机制---Yolov5/Yolov7引入CBAM、GAM、Resnet_CBAM](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/129611391)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov5 gam c2f

根据提供的引用内容，CBAM（Convolutional Block Attention Module）包含了CAM（Channel Attention Module）和SAM（Spatial Attention Module），用于在通道和空间上进行注意力计算。这样的设计既能节省参数和计算资源，又能够方便地集成到现有的网络架构中。GAM（Global Attention Mechanism）也是一种注意力机制，它与CBAM类似，同样使用通道和空间上的注意力机制，但处理方式略有不同。至于yolov5 gam c2f，由于没有提供更多的背景信息，无法给出具体解释。