摘要主要理念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。通道注意力模块通道注意

目录一、SE（Squeeze-and-excitation）注意力什么是SE注意力？SE注意力的步骤1.压缩（Squeeze）2.激励（Excitation）3.重标定（Scale/Reweight）结构代码二、CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)什么是CBAM注意力？CBAM的组成部分1.通道注意力（ChannelAttention）2.空间注意力（S

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

1. ERMS介绍     (1).整合通道和空间注意力机制：     ECA模块专注于通道间的交互，通过全局平均池化提取每个通道的全局信息，然后通过一维卷积生成每个通道的权重，最终使用Sigmoid激活函数得到通道注意力权重，从而增强重要通道的特征。然而，ECA模块没有考虑到

 #去重A=['geovindu','刘杰','江山','河水','刘杰','geovindu','张三','李五']B=[]foriinA:ifinotinB:B.append(i)print(B)C=set(A)

摘要本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（C

摘要本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷

摘要arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意模块以实现更好的性能，这不可避免地会增加模型的复杂性。为了克服性能和复杂性折衷之间的矛盾，本文提出了一种有效