yolov8 加自注意力
时间: 2023-10-03 09:06:37 浏览: 508
YOLOv8是一种改进的YOLO系列目标检测模型,它引入了自注意力机制。自注意力机制是一种能够在模型中学习到对象之间的长程依赖关系的技术。它通过为不同位置的特征图分配不同的权重,使网络能够更加关注重要的特征,并提高目标检测的准确性和鲁棒性。
在YOLOv8中,自注意力机制的应用使得网络能够更好地捕捉到图像中的上下文信息,从而提升目标检测的性能。通过在网络中引入自注意力机制,YOLOv8能够自动学习到不同特征图之间的关联性,并根据这些关联性来调整特征图的权重,以便更好地检测目标。
相关问题
yolov8加注意力
在YOLOv8中添加注意力机制可以通过以下步骤实现:
1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个名为yolov8-SE.yaml的文件。
2. 将提供的SE注意力代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件的末尾。
3. 将SE类的名称添加到ultralytics/nn/tasks.py中。
4. 修改yolov8-SE.yaml文件,将SE注意力添加到您想要添加的位置。
5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数,或者直接使用指令开始训练。
YOLOV5加SAM注意力
YOLOV5是一种目标检测算法,而SAM(Spatial Attention Module)是CBAM(Convolutional Block Attention Module)中的一个子模块,用于在空间维度上进行注意力特征融合。SAM的作用是通过对输入特征图进行空间维度上的注意力计算,提取出重要的空间信息,从而增强目标检测的性能。通过将SAM集成到YOLOV5中,可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习实战 2 YOLOv5 添加CBAM、CA、ShuffleAttention注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_41134483/article/details/127708681)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056417)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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