一、本文介绍
作为入门性第一篇，这里介绍了ECA注意力在YOLOv8中的使用。包含ECA原理分析，ECA的代码、ECA的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。
二、ECA原理分析
ECA官方论文地址：ECA文章
ECA的pytorch版代码：ECA的pytorch代码
ECA注意力机制:深度卷积神经网络的高效通道注意力机制。ECA机制是对SE网络进行了改进，将SE中使用的FC层，改为1×1卷积学习通道注意信息。感觉一新的得算是这个自适应卷积核的大小的处理方法：
其ECA模块的原理结构如下图所示。
相关代码：
ECA注意力的代码，如下。
class ECA(nn.Module): # Efficient Channel Attention module
def __init__(self, c, b=1, gamma=2):
super(ECA, self).__init__()
t = int(abs((math.log(c, 2) + b) / gamma))
k = t if t % 2 else t + 1
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv1 = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k, padding=int(k/2), bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
out = self.avg_pool(x)
out = self.conv1(out.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
out = self.sigmoid(out)
return out * x四、YOLOv8中ECA使用方法
1.YOLOv8中添加ECA模块，首先在ultralytics/nn/modules/conv.py最后添加ECA模块的代码。
2.在conv.py的开头__all__ = 内添加ECA模块的类别名（我这里就是ECA）
3.在同级文件夹下的__init__.py内添加以下截图内容：
4.在ultralytics/nn/tasks.py进行ECA注意力机制的注册，以及在YOLOv8的yaml配置文件中添加ECA即可。
首先打开task.py文件，按住Ctrl+F，输入parse_model进行搜索。找到parse_model函数。在其最后一个else前面添加以下注册代码：(本文续接上篇文章，加在了CBAM的位置)
elif m in {CBAM,ECA}:#添加注意力模块，没有CBAM的，将CBAM删除即可
c1, c2 = ch[f], args[0]
if c2 != nc:
c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8)
args = [c1, *args[1:]]
然后，就是新建一个名为YOLOv8_ECA.yaml的配置文件：（路径:ultralytics/cfg/models/v8/YOLOv8_ECA.yaml）
# Ultralytics YOLO
标签：1024,ECA,self,YOLOv8,yaml,C2f,注意力
From： https://blog.csdn.net/2301_79619145/article/details/142389117