yolov8添加注意力

YOLOv8是一种目标检测算法，通过添加注意力机制可以提升其性能。注意力机制可以帮助YOLOv8模型在处理大规模数据时克服性能瓶颈。添加注意力机制的方法包括GAM注意力和CBAM注意力。

GAM注意力的添加方法如下：
1. 在`tasks.py`文件中添加`from yltralytics.nn.modules import *`来引入所需的模块。
2. 在骨干网络中添加注意力代码，可以通过在相应的代码块中加入注意力代码来实现。
3. 在`tasks.py`文件中注册和引用GAM注意力代码，并指定其调用方式。

CBAM注意力的添加方法如下：
1. 首先，需要导入相应的模块，例如`from yolo_v8 import YOLOv8`和`from cbam import CBAM`。
2. 创建一个名为`YOLOv8_CBAM`的类，并继承自`YOLOv8`。在该类的初始化函数中，通过遍历模型的各个模块，将`nn.Conv2d`类型的模块替换为CBAM模块。
3. 使用`YOLOv8_CBAM`类替换原有的YOLOv8模型。

通过添加这些注意力机制，可以提升YOLOv8模型的性能，并使其适用于更多的计算机视觉任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [改进YOLO系列：改进YOLOv8，教你YOLOv8如何添加20多种注意力机制，并实验不同位置。](https://blog.csdn.net/qq_44224801/article/details/130059070)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [改进YOLOv8 | 添加注意力机制 | 适用于多种任务](https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/131014972)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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