cbam注意力机制改进v8

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种通用的注意力机制，它可以应用于卷积神经网络的多个层次和特征维度。CBAM注意力模块包括两个子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。CBAM通过自适应地学习通道和空间注意力，来提高特征图的表达能力和分类性能。

CBAM 注意力机制改进 V8 是对 CBAM 模块的一种改进，它主要是针对 CBAM 的空间注意力机制进行的改进。V8 引入了基于卷积核形状的空间注意力机制，利用卷积核的形状来建立像素之间的相互依赖性，从而提高注意力模型的效果。

相关问题

yolov8自带注意力机制

yolov8本身并不自带注意力机制。但是，你可以在yolov8的实现中添加注意力机制。其中一种添加注意力机制的方法是在yolov8的配置文件中引入相应的注意力模块，并在代码中进行相应的修改。例如，在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8-SE.yaml配置文件，然后根据需求修改该配置文件，添加SE注意力机制的代码。接着，将注意力模块的类名加入到ultralytics/nn/tasks.py文件中。最后，通过修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数，或者直接使用命令行指令来使用修改后的模型进行训练。请注意，这只是一种在yolov8中添加注意力机制的方法，具体的实现细节可能因实际需求和代码结构而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv8 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点...](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/130241396)[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* [改进YOLOv7系列：23.YOLOv7添加CBAM注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126652075)[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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yolov8加cbam

引用:在yolov5-6.1版本中，添加了CBAM（Channel Attention Module）注意力机制。引用:如果希望在yolov8中添加CBAM模块，可以在SPPF模块后添加一层CBAM模块，并设置参数为[512,7]，其中7为Spatial Attention对应的卷积核大小。可以使用对应的yaml配置文件进行训练，例如使用以下命令：yolo task=detect mode=train model=myyolo.yaml data=datasets/data/MOT20Det/VOC2007/mot20.yaml batch=32 epochs=80 imgsz=640 workers=16 device='0,1,2,3'。引用:如果使用V8的CBAM模块，则不需要更改modules.py的内容。如果使用自己的注意力模块，只需要在task.py文件后面添加对应的代码即可。
因此，要在yolov8中添加CBAM模块，可以按照上述方法在SPPF模块后添加CBAM模块，并进行相应的配置和训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5-6.1-CBAM.zip](https://download.csdn.net/download/FriendshipTang/87733822)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOV8改进：如何增加注意力模块？（以CBAM模块为例）](https://blog.csdn.net/qq_52358603/article/details/129714350)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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