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yolov8头部网络改进

时间: 2025-01-14 14:05:39 浏览: 83

### YOLOv8 头部网络改进方法 #### 添加 FocusedLinearAttention 提升目标特征捕捉能力为了增强YOLOv8头部网络的目标特征捕捉能力，在该部分引入了FocusedLinearAttention机制。这种注意力机制能够帮助模型更好地聚焦于重要区域，从而提高检测精度和鲁棒性[^1]。 ```python import torch.nn as nn class HeadWithFocusedLinearAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(HeadWithFocusedLinearAttention, self).__init__() # 原始卷积层保持不变 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) # 新增的FocusedLinearAttention模块 self.attention = FocusedLinearAttention(out_channels) def forward(self, x): conv_output = self.conv(x) attended_features = self.attention(conv_output) return attended_features ``` #### 使用 C2fCIB 模块优化 Conv 层设计除了上述基于注意力机制的方法外，还可以借鉴YOLOv10中的紧凑倒置块(C2fCIB)，将其应用于YOLOv8的头部网络中以进一步改善性能。此模块通过调整通道数量并采用深度可分离卷积来减少计算量的同时维持较高的表达力[^2]。 ```python from yolov10.modules import CompactInvertedBottleneckBlock def modify_head_with_cib(head_module): for name, module in head_module.named_children(): if isinstance(module, nn.Conv2d): # 替换原有的标准卷积操作 cib_block = CompactInvertedBottleneckBlock( input_dim=module.in_channels, output_dim=module.out_channels, expansion_ratio=6 # 可根据实际情况调整扩张比例 ) setattr(head_module, name, cib_block) return head_module ```

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