yolov8n-p2

YOLOv8n-p2是YOLOv8模型的一种改进版本，具体细节如下所述。

首先，YOLOv8n-p2是基于YOLOv8模型进行改进的，该模型在目标检测领域表现出色。根据引用，YOLOv8n-p2是YOLOv8模型的一个改进版本，它在YOLOv8的基础上进行了一些优化和改进。

具体来说，根据引用，YOLOv8n-p2采用了一些注意力机制，以提升模型的性能和准确度。注意力机制是一种用于增强模型对重要特征的关注程度的技术。根据引用的介绍，YOLOv8n-p2添加了超过20种的注意力机制。

而具体的实现方法包括：
1. 添加GAM注意力：在tasks.py文件中引入相应的模块，并在骨干网络中的block代码中加入注意力代码。同时，需要在tasks文件中注册和引用GAM注意力代码，并在yaml文件中指定调用方式。
2. 在瓶颈模块中添加其他的注意力机制。

综上所述，YOLOv8n-p2是YOLOv8模型的改进版本，采用了多种注意力机制来提高模型的性能和准确度。这些改进使得YOLOv8n-p2在目标检测任务中表现出更好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv8源码逐行解读（yolov8.yaml）（更新中）](https://blog.csdn.net/qq_40835644/article/details/130085632)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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