yolov8ema注意力机制

Yolov8EMA注意力机制是指在Yolov8目标检测算法中使用EMA（Exponential Moving Average）注意力机制来提升性能的一种改进方法。该方法是基于EMA注意力机制的论文翻译而来，并将EMA应用于Yolov8中。通过在自己的数据集上测试，该方法取得了一些性能提升。与其他注意力方法通过简单平均方法聚合学习到的注意力权重不同，Yolov8EMA注意力机制采用了跨空间学习方法，通过融合并行子网络的注意力图来突出所有像素的全局上下文。这种多尺度的注意力机制在性能提升方面表现出更好的效果。因此，Yolov8EMA注意力机制是一种高效的多尺度注意力机制，可以用于改进目标检测算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YoloV8改进策略：新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大](https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/131356975)[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* [YOLOV8改进：CVPR 2023 | 在C2f模块不同位置添加EMA注意力机制，有效涨点](https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/131412297)[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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