YOLOv8模型改进 第十三讲 添加卷积和注意力融合模块（CAFM） 提升小目标和遮挡检测

         本文旨在介绍一种全新的改进机制 —— 卷积和注意力融合模块（CAFM），并详细阐述其在 YOLOv8 中的应用，以显著提升模型性能。首先，CAFM 的设计目的是融合卷积神经网络（CNNs）和 Transformer 的优势，从而能够对全局和局部特征进行有效建模。随后，我们将深入探讨该模块的模型结构，以及如何将 CAFM 模块与 YOLOv8 完美结合，进而提升目标检测的性能。

1. CAFM 结构介绍          

        CAFM 旨在融合卷积神经网络（CNNs）和 Transformer 的优势，通过结合局部特征捕捉能力（卷积操作）和全局特征提取能力（注意力机制），对图像的全局和局部特征进行有效建模，以提升检测效果。 

1.1 局部分支 

        1. 通道调整：首先使用卷积调整通道维度。卷积可以在不改变特征图的宽和高的情况下，对通道数进行灵活调整，这有助于后续操作更好地处理特征信息。

        2. 通道混洗操作：接着进行通道混洗操作。通道混洗将输入张量沿着通道维度划分为多个组，在每个组内采用深度可分离卷积来诱导通道混洗，然后将每个组的输出张量沿着通道维度进行拼接，生成一个新的输出张量。这个操作可以进一步混合和融合通道信息，增强跨通道的交互和信息整合。

        3. 特征提取：最后利用卷积提取特征。这种卷积操作能够在空间和光谱维度上综合捕捉局部特征信息。

1.2. 全局分支

        1. 生成查询、键和值：首先通过卷积和深度 - 宽度卷积生成查询（Q）、键（K）和值（V），这三个张量具有特定的形状。

        2. 计算注意力图：将 Q 重塑为，K 重塑为，然后通过 Q 和 K 的交互计算注意力图。通过这种方式计算注意力图，而不是计算庞大的常规注意力图（尺寸为），可以降低计算负担。

        3. 计算全局分支输出：全局分支的输出定义为，其中，是一个可学习的缩放参数，用于控制在应用 Softmax 函数之前和矩阵乘法的大小。

 2. 接下来，我们将详细介绍如何将CAFM 集成到 YOLOv8 模型中。        

这是我的GitHub代码：tgf123/YOLOv8_improve (github.com)

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2.1  如何添加

        1. 首先，在我上传的代码中yolov8_improve中找到CAFM .py代码部分，它包含两个部分一个是CAFM .py的核心代码，一个是yolov8模型的配置文件。 

        2. 然后我们在modules文件夹下面创建CAFM .py文件，然后将CAFM 的核心代码放入其中

    3. 在 task.py文件中导入C2f_AT

from ultralytics.nn.modules.CAFM import C2f_AT

     4. 然后将 C2f_EMA添加到下面当中

        5. 最后将配置文件复制到下面文件夹下

        6. 运行代码跑通 

from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld

if __name__=="__main__":

    # 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型
    model = YOLO(r"D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8_CAFM.yaml")\
        .load(r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\tests\yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights

    results = model.train(data=r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',