yolov8 cbam

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相关问题

改进yolov8 CBAM

根据引用[1]和引用[2]的内容，改进YOLOv8使用CBAM注意力机制的步骤如下：

1. 配置yolov5_cbam.yaml文件：在该文件中增加CBAM注意力机制的配置信息。

2. 配置common.py文件：在该文件中进行一些通用的配置，包括注意力机制的参数设置。

3. 配置yolo.py文件：在该文件中进行YOLOv8模型的配置，包括注意力机制的引入和使用。

4. 训练模型：使用改进后的配置文件和代码进行模型训练，以应用CBAM注意力机制的改进。

具体的配置和代码细节可以参考引用[1]和引用[2]中提供的详细内容。

YOLOv8CBAM注意力机制

YOLOv8CBAM注意力机制是一种结合了YOLOv8和CBAM注意力机制的改进模型。它通过使用全局注意力机制（GAM）来提升YOLOv8模型的性能。GAM在通道注意力和空间注意力的基础上，引入了对信息的保留机制，以增强通道和空间之间的相互作用。这种改进使得YOLOv8CBAM能够更好地捕捉到目标的细节特征，提高检测的准确性和精度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [涨点技巧：注意力机制---Yolov8引入CBAM、GAM、Resnet_CBAM](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/129857671)[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：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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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