YOLOv8添加CBAM

### 在YOLOv8中集成CBAM模块

为了在YOLOv8中集成CBAM模块以增强模型性能，可以借鉴先前版本的经验并作出适当调整。通常有两种主要方法来引入CBAM模块：

#### 方法一：SPPF层前添加CBAM
可以在主干网络的SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）层之前加入一层CBAM模块[^1]。

# yolov8s_CBAM.yaml
backbone:
  ...
  [[-1, 'CBAM', {c1: $nc}], # 添加CBAM模块于SPPF之前
  [-1, 'SPPF', {...}]

此配置文件片段展示了如何修改YOLOv8的YAML配置，在指定位置插入CBAM模块。

#### 方法二：替换C3层为CBAM
另一种策略是将Backbone中的所有C3层替换成CBAM模块。

# yolov8s_CBAM.yaml
backbone:
  ...
  [[...], ['CBAM', {c1: ...}]] # 替换原有的C3层结构

对于具体的Python实现，基于已有的`class CBAM(nn.Module)`定义[^3]，可以直接利用该类作为构建基础，并将其嵌入到YOLOv8架构之中。

from models.common import Conv, BottleneckCSP
import torch.nn as nn

class ChannelAttention(nn.Module):
    ...

class SpatialAttention(nn.Module):
    ...

class CBAM(nn.Module):
    """Convolutional Block Attention Module."""
    
    def __init__(self, c1, kernel_size=7):
        super().__init__()
        self.channel_attention = ChannelAttention(c1)
        self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size)

    def forward(self, x):
        return self.spatial_attention(self.channel_attention(x))

通过上述代码示例可以看出，CBAM由两个子组件构成——通道注意力机制和空间注意力机制；这两个部分共同作用以提升特征表达能力[^2]。