ShuffleAttention注意力机制

ShuffleAttention是一种注意力机制，它在Yolov8等模型中被引入并应用。它是通过Shuffle Attention（SA）模块来实现的，该模块能够高效地结合两种注意力机制。具体来说，SA首先对通道特征进行分组，得到多个组的子特征。然后，对每个子特征使用SA Unit同时使用空间和通道间的注意力机制。最后，所有的子特征会被汇集起来，并使用Channel Shuffle操作来融合不同组的特征。\[1\]\[2\]\[3\]这种注意力机制在数据集下的测试中能够提升模型的性能，其中ShuffleAttention的涨点幅度大于ECA、EffectiveSE和SE。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov8改进---注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130560700)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【CV中的Attention机制】ShuffleAttention](https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/113822143)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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