【YOLOv8创新升级3】：ECA注意力机制与YOLOv8相结合 （代码实现）

摘要

1. 主要理念
   ECANet的主要理念是在卷积操作中引入通道注意力机制，以增强特征表达能力。通过通道注意力机制，网络能够动态地调整每个通道的重要性，使其聚焦于关键特征并抑制无关信息。这样，ECANet在提升性能的同时，避免了额外的计算负担和参数增长。

2. 通道注意力模块
   通道注意力模块是ECANet的核心，其作用是根据不同通道间的关系，自动调整每个通道的权重。该模块首先对输入的特征图进行全局平均池化，再通过一系列全连接层计算出注意力权重，最后将这些权重应用到每个通道上，实现加权整合。这一过程有助于突出重要特征，去除冗余信息。

3. 嵌入式通道注意力模块
   嵌入式通道注意力模块是对ECANet的一种扩展，它将通道注意力机制直接嵌入到卷积操作中，增强卷积层对通道间关系的敏感性。具体来说，输入特征图被划分为多个小块，在每个小块上应用卷积并引入通道注意力机制，最后将这些小块合并形成输出特征图。这种设计有效地减少了计算量，并且保持了网络的高效性能。

总结来说，ECANet通过引入通道注意力机制，显著提高了图像处理任务中的表现，且在保证计算效率的前提下增强了特征提取能力，具有广阔的应用前景。

现在，我们将介绍如何将ECA注意力与YOLOv8系列相结合，实现重参数化极简架构的计算机视觉应用。

代码实现

核心代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math

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

实现

在ultralytics/nn/modules/下新建ECA.py，并将代码写入。

在ultralytics\nn\modules_init_.py中加入

from .ECA import *

ultralytics/nn/ 目录下的 tasks.py 文件，找到 parse_model 函数添加以下代码

elif m in {ECA}:#添加注意力模块
	c1, c2 = ch[f], args[0]
	if c2 != nc:
	    c2 = make_divisible(min(c2, max_channels) * width, 8)
	args = [c1, *args[1:]]

添加头文件

在 ultralytics\cfg\models\Yolov11\ 目录下新建 YAML 文件 yolov8-ECA.yaml，复制下列代码粘贴至此处,添加RepVgg方式:

# Ultralytics YOLO 

标签：1024,ECA,nn,self,YOLOv8,C2f,注意力	

From： https://blog.csdn.net/qq_42322398/article/details/143586611