yolov8加入eca

如何在YOLOv8中集成ECA模块
添加ECA模块到conv.py
为了使YOLOv8能够利用ECA模块，在文件ultralytics/nn/modules/conv.py的结尾处添加如下定义ECA层的Python类[^1]：
import torch.nn as nn

class ECA(nn.Module):
"""Constructs a ECA module.

Args:
channel: Number of channels of the input feature map
k_size: Adaptive selection of kernel size
"""
def __init__(self, channel, k_size=3):
super(ECA, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()

def forward(self, x):
# Feature descriptor on the global spatial information
y = self.avg_pool(x)

# Two different branches of ECA module
y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)

# Multi-scale information fusion
y = self.sigmoid(y)

return x * y.expand_as(x)

此代码实现了基本的ECA功能，通过自适应调整卷积核大小来捕捉不同尺度的空间特征。
修改配置文件引入ECA
为了让YOLOv8架构识别并应用新加入的ECA组件，需编辑对应的模型配置YAML文件。具体来说是在骨干网部分指定位置插入ECA操作符。例如对于CSPDarknet结构而言，可以在每个残差单元之后立即调用一次ECA函数以增强局部感受野特性[^2]。
测试与验证改进效果
完成上述修改后重新训练模型，并对比未加ECA前后的各项指标变化情况。通常情况下应该能看到精度有所提高而不会大幅增加额外运算负担。