YOLOv8 ECA

YOLOv8中引入了ECAAttention这个注意力机制。ECAAttention是一种基于自适应的特征融合模块，能够对全局空间信息进行建模，以提高模型在目标检测任务上的性能。这个模块在YOLOv8中通过在模型的modules.py中添加相应的代码实现。具体来说，ECAAttention模块包含了平均池化层、一维卷积层和Sigmoid激活函数。它的作用是通过对输入特征图进行全局池化和卷积操作，得到一个权重向量，然后将权重向量与输入特征图进行元素级的相乘操作，实现特征图的加权融合。这样可以增强全局上下文信息的传递和利用，提高模型的感受野和目标检测性能。实验证明，将ECAAttention模块引入YOLOv8模型后，可以显著提升模型的检测精度，比如在测试数据集上，它可以比ECA-Net等模型效果更好，并且比基线模型ResNet50的top1准确率高出1.34%。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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