yolov8添加注意力机制-学习记录

Yolov8添加注意力机制学习记录 本文档记录了Yolov8添加注意力机制的学习记录，包括添加无参数注意力机制SimAM、添加一个通道数注意力机制EMA和添加二个通道数注意力机制GAM。 一、Yolov8添加无参数注意力机制SimAM Yolov8添加无参数注意力机制SimAM可以提高目标检测模型的性能。SimAM注意力机制可以自动学习到不同通道的权重，提高模型的表达能力。添加SimAM注意力机制的步骤如下： 1. 新建simam_module.py文件，保存SimAM注意力机制的源码。 2. 在tasks.py文件中导入SimAM模块。 3. 修改yaml文件，加入SimAM模块，后续层数加1。 4. 测试yaml文件是否可行。 添加SimAM注意力机制可以提高Yolov8模型的性能，对目标检测任务有很大的帮助。 二、Yolov8添加一个通道数注意力机制EMA Yolov8添加一个通道数注意力机制EMA可以提高模型的表达能力。EMA注意力机制可以学习到不同通道的权重，提高模型的性能。添加EMA注意力机制的步骤如下： 1. 新建EMA_attention_module.py文件，保存EMA注意力机制的源码。 2. 在tasks.py文件中导入EMA模块，并添加两行代码。 3. 修改yaml文件，加入EMA模块，后续层数加1。 4. 测试yaml文件是否可行。 添加EMA注意力机制可以提高Yolov8模型的性能，对目标检测任务有很大的帮助。 三、Yolov8添加二个通道数注意力机制GAM Yolov8添加二个通道数注意力机制GAM可以提高模型的表达能力。GAM注意力机制可以学习到不同通道的权重，提高模型的性能。添加GAM注意力机制的步骤如下： 1. 新建GAM_Attention_module.py文件，保存GAM注意力机制的源码。 2. 在tasks.py文件中导入GAM模块，并对添加部分代码。 3. 修改yaml文件，加入GAM_Attention模块，后续层数相应修改。 4. 测试yaml文件是否可行。 添加GAM注意力机制可以提高Yolov8模型的性能，对目标检测任务有很大的帮助。 Yolov8添加注意力机制可以提高模型的性能，对目标检测任务有很大的帮助。通过添加SimAM、EMA和GAM注意力机制，可以提高Yolov8模型的表达能力，提高目标检测的准确性。