yolov7增加cbam

Yolov7的最新版本已经增加了CBAM（通道注意力机制块）作为其特征提取器的一部分。CBAM是一种自适应地对特征图进行空间和通道注意力加权的机制，可以增强模型的判别性和泛化性能。在Yolov7中，CBAM用于对特征图进行处理，增强模型对物体的特征提取能力，提高检测的准确性和鲁棒性。同时，CBAM还可以降低模型的计算复杂度和参数量，提高模型的训练和推断速度。

相关问题

YOLOv7增添CBAM注意力机制

是的，YOLOv7最近增加了CBAM（Channel Attention & Spatial Attention Module）注意力机制，这是一种用于提高目标检测性能的技术。CBAM注意力机制结合了通道注意力和空间注意力，可以自适应地学习每个通道和空间位置的重要性，从而更好地捕捉目标的特征。这种机制已经在其他计算机视觉任务中得到了广泛的应用，包括图像分类、语义分割和实例分割等。通过在YOLOv7中增加CBAM注意力机制，可以进一步提高其性能，并在目标检测领域取得更好的结果。

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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