yolov8添加注意力机制

在 YOLOv8 中添加注意力机制可以显著提升模型对关键特征的关注能力，从而提高检测精度。以下是几种主流注意力机制的实现方法和集成策略：

1. 注意力机制选择

根据计算效率和效果，推荐以下几种注意力模块：

• CBAM：同时关注通道和空间维度，效果显著但计算开销较大。
• ECA：轻量级通道注意力，几乎不增加参数量。
• ShuffleAttention：高效的通道和空间注意力融合。
• SimAM：无需额外参数，基于神经元活跃度的注意力。

2. 实现与集成

(1) ECA 注意力（轻量级首选）

import torch
import torch.nn as nn
import math

class ECA(nn.Module):
    """高效通道注意力模块"""
    def __init__(self, channels, gamma=2, b=1):
        super(ECA, self).__init__()
        # 自适应核大小计算
        kernel_size = int(abs((math.log(channels, 2) + b) / gamma))
        kernel_size = kernel_size if kernel_size % 2 else kernel_size + 1
        
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        y = self.avg_pool(x)
        y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
        y = self.sigmoid(y)
        return x * y.expand_as(x)

(2) 修改 YOLOv8 的 C2f 模块

将注意力机制集成到骨干网络的 C2f 模块中：

# ultralytics/models/yolo/detect/predict.py
from .attention import ECA  # 导入注意力模块

class C2f_Attention(nn.Module):
    """带注意力机制的 C2f 模块"""
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5, attn_type='eca'):
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)
        self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))
        
        # 添加注意力模块
        if attn_type == 'eca':
            self.attention = ECA(c2)
        # 可扩展其他注意力类型...

    def forward(self, x):
        y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.attention(self.cv2(torch.cat(y, 1)))

(3) 修改模型配置文件

在 ultralytics/models/v8 目录下找到对应的模型配置文件（如 yolov8n.yaml），将 C2f 模块替换为 C2f_Attention：

# 原配置
backbone:
  [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C2f, [128]],  # 2
   ...

# 修改后
backbone:
  [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C2f_Attention, [128, {'attn_type': 'eca'}]],  # 2-使用带 ECA 注意力的模块
   ...

3. 其他注意力机制实现

(1) CBAM 注意力

class CBAM(nn.Module):
    """卷积块注意力模块"""
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(CBAM, self).__init__()
        # 通道注意力
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False)
        )
        # 空间注意力
        self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=7, padding=3, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        # 通道注意力
        b, c, h, w = x.size()
        avg_out = self.mlp(self.avg_pool(x).view(b, c))
        max_out = self.mlp(self.max_pool(x).view(b, c))
        channel_out = self.sigmoid(avg_out + max_out).view(b, c, 1, 1)
        x = x * channel_out
        
        # 空间注意力
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        spatial_out = self.sigmoid(self.conv(torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)))
        x = x * spatial_out
        return x

(2) ShuffleAttention

class ShuffleAttention(nn.Module):
    """混洗注意力模块"""
    def __init__(self, channel=512, reduction=16, G=8):
        super().__init__()
        self.G = G
        self.channel = channel
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.gn = nn.GroupNorm(channel // (2 * G), channel // (2 * G))
        self.cweight = nn.Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.cbias = nn.Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sweight = nn.Parameter(torch.zeros(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sbias = nn.Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * G), 1, 1))
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def channel_shuffle(self, x, groups):
        batchsize, num_channels, height, width = x.size()
        channels_per_group = num_channels // groups
        x = x.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width)
        x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous()
        x = x.view(batchsize, -1, height, width)
        return x

    def forward(self, x):
        b, c, h, w = x.size()
        x = x.view(b * self.G, -1, h, w)  # [bG, c/G, h, w]
        
        # 分割特征图
        x_0, x_1 = x.chunk(2, dim=1)  # [bG, c/(2G), h, w]
        
        # 通道注意力
        x_channel = self.avg_pool(x_0)  # [bG, c/(2G), 1, 1]
        x_channel = self.cweight * x_channel + self.cbias  # [bG, c/(2G), 1, 1]
        x_channel = x_0 * self.sigmoid(x_channel)  # [bG, c/(2G), h, w]
        
        # 空间注意力
        x_spatial = self.gn(x_1)  # [bG, c/(2G), h, w]
        x_spatial = self.sweight * x_spatial + self.sbias  # [bG, c/(2G), h, w]
        x_spatial = x_1 * self.sigmoid(x_spatial)  # [bG, c/(2G), h, w]
        
        # 拼接
        out = torch.cat([x_channel, x_spatial], dim=1)  # [bG, c/G, h, w]
        out = self.channel_shuffle(out, 2)  # [bG, c/G, h, w]
        return out.view(b, c, h, w)

4. 集成策略

1. 骨干网络增强：在 C2f 模块后添加注意力，增强特征提取能力。
2. Neck 部分增强：在 PAN 结构中添加注意力，优化多尺度特征融合。
3. 分阶段集成：
   • 轻量级模型（如 YOLOv8n/s）：优先使用 ECA/SimAM 等轻量级注意力。
   • 大型模型（如 YOLOv8l/x）：可尝试 CBAM/ShuffleAttention 等复杂注意力。

5. 训练与评估

修改后需要重新训练模型：

# 使用修改后的配置训练模型
yolo train model=models/yolov8n_attention.yaml data=coco128.yaml epochs=100 imgsz=640

评估注意力机制的效果：

1. 精度指标：[email protected]:0.95 是否提升。
2. 速度指标：FPS 是否下降（选择轻量级注意力可最小化影响）。
3. 可视化分析：使用 Grad-CAM 等工具观察模型关注区域的变化。

6. 注意力机制选择建议

• 轻量级模型（YOLOv5n/s 或 YOLOv8n/s）：

  • 优先使用 ECA 注意力，几乎不增加参数量。
  • 其次考虑 SimAM，无需额外参数。

• 中大型模型（YOLOv5m/l/x 或 YOLOv8m/l/x）：

  • 推荐 CBAM 或 ShuffleAttention，平衡效果与计算量。
  • 可在骨干网络后部和 Neck 部分重点添加注意力。

• 特定场景：

  • 小目标检测：在多尺度特征融合部分（如 PANet）添加注意力。
  • 实时应用：使用轻量级注意力并控制添加位置数量。

总结

• ECA 注意力：推荐作为默认选择，轻量且高效。
• CBAM 注意力：适合对精度要求高且计算资源充足的场景。
• ShuffleAttention：在通道和空间注意力间取得良好平衡。

通过合理集成注意力机制，YOLOv8 可以在不显著增加计算开销的情况下提升检测精度，特别是对小目标和低对比度目标的检测能力。