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yolo添加CBAM

时间: 2025-03-04 14:27:34 浏览: 61

### 集成CBAM到YOLO模型为了提升YOLO模型的特征表达能力，在其架构中引入CBAM注意力机制是一个有效的方法。具体来说，可以在YOLOv8中的`C2f`层之后加入CBAM模块来实现这一目标。 #### 实现方法通过修改YOLOv8的配置文件或源码可以完成此操作。以下是具体的Python代码示例： ```python from models.common import C2f, Conv import torch.nn as nn class CBAM(nn.Module): def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']): super(CBAM, self).__init__() # Channel attention module self.ChannelGate = ChannelGate(gate_channels, reduction_ratio, pool_types) # Spatial attention module self.SpatialGate = SpatialGate() def forward(self, x): x_out = self.ChannelGate(x) x_out = self.SpatialGate(x_out) return x_out def add_cbam_to_yolo(model): """ Add CBAM after each C2f layer in YOLO model. Args: model (nn.Module): The original YOLO model instance. Returns: modified_model (nn.Module): Modified YOLO model with added CBAM layers. """ for name, m in list(model.named_children()): if isinstance(m, C2f): setattr(model, name, nn.Sequential( m, CBAM(m.out_channels) # Assuming out_channels is defined within the C2f class )) return model ``` 上述代码定义了一个简单的CBAM类，并提供了一种遍历YOLO模型各子模块的方式，当检测到类型为`C2f`时，则在其后插入一个新的CBAM实例[^2]。

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