YOLOv8改进 | 注意力机制 | 增强模型在图像分类和目标检测BAM注意力【小白必备 + 附完整代码】

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLOv8改进|Conv篇|添加DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点，重参数......

1数据集说明本次项目使用的数据集为一个交通标志检测数据集，来源（交通标志检测(kaggle.com)）。该数据集包含多种类型的交通标志，如红绿灯、速度限制标志和停车标志等。每个图像文件都附有详细的标注文件，标注了每个交通标志的类别和位置（用边界框表示）。数据集的图像分辨率各不相同......

YOLOV8从不同的特征层，得到不同大小的特征图，然后预测每个特征图的每个格子anchor的类别概率，以及每个格子中物体的边框，即相对于中心点上下左右的偏移量box。shape为[(1,144,80,80),(1,144,40,40),(1,144,20,20)]。 输入x为从不同的上采样层得到的结果x_cat=torch.cat......

前沿：这部分内容是《AttentionIsAllYouNeed》出来之后就深入研究了这篇文章的模型结构，也是之后工作那一年进行实际落地的一小部分内容。最近再次使用它，顺带读了torch官方的实现，大家风范的实现，注意很多细节，值得我们学习，也顺带放在这，之后就不再了解这块内容了，过去式了。下......

YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏专栏链接:YOLOv10创新改进有效涨点介绍摘要我们介绍了BoTNet，这是一个概念简单但功能强大的骨干架构，将自注意力引入多个计算机视觉任务，包括图像分类、物体检测和实例分割。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换......

题目：MixFormer:End-to-EndTrackingWithIterativeMixedAttentionMixFormer:基于迭代混合注意力的端到端跟踪作者：Y.Cui;C.Jiang;G.Wu;L.Wang摘要视觉目标跟踪通常采用多阶段流水线，包括特征提取、目标信息集成和边界框估计。为了简化这一流程并统一特征提......

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数据集学生上课行为检测，我们直接使用公开数据集共三类行为：举手、读书、写字数据集已经按照YOLO格式配置好，数据内容如下模型训练​采用YOLOv8模型进行训练，官方代码首先是划分数据集，分为训练集、验证，已经划分好之后修改数据集配置文件：需要修改数据集路径以及各个......

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