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前言

本文提出高效局部注意力（ELA）机制，并将其集成到YOLOv8中。传统注意力机制在利用空间信息时存在不足，ELA旨在解决这些问题。其通过“条带池化”提取空间信息，用1D卷积处理特征向量，使用分组归一化替代批量归一化，最后生成空间注意力图。我们精心设计了三个超参数，形成四个不同版本以满足不同视觉任务需求。将ELA代码集成到YOLOv8后，在数据集上的实验表明，改进后的YOLOv8在目标检测任务中均优于当前方法。

文章目录： YOLOv8改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总

专栏链接: YOLOv8改进专栏

介绍

摘要

注意力机制在计算机视觉领域已获得广泛认可，其能够有效提升深度神经网络性能。然而，现有方法在空间信息利用方面存在显著局限性，往往以通道维度压缩或网络复杂度增加为代价。为解决这一关键问题，本文提出了一种高效的局部注意力机制（Efficient Local Attention，ELA），该机制通过简洁的架构设计实现了显著的性能提升。通过对Coordinate Attention方法的系统性分析，我们发现其在批量归一化条件下泛化能力不足，通道注意力维度压缩产生负面影响，且注意力生成过程较为复杂。为克服这些技术挑战，我们创新性地提出结合一维卷积与组归一化的特征增强技术，该方法通过高效编码双一维位置特征图，实现感兴趣区域的精确定位，无需进行维度压缩，同时保持轻量化实现。我们系统优化了ELA中的三个关键超参数，构建了四个不同版本：ELA-T、ELA-B、ELA-S和ELA-L，以满足图像分类、目标检测及语义分割等多样化视觉任务的特定需求。ELA模块可无缝集成至ResNet、MobileNet和DeepLab等主流深度卷积神经网络架构中。在ImageNet、MSCOCO和Pascal VOC等标准数据集上的大量实验评估表明，ELA模块在上述三类核心视觉任务中均显著优于当前最先进方法。

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基本原理

ELA（Efficient Local Attention）是一种新提出的注意力机制，旨在提高深度卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中的表现。以下是ELA的详细介绍：

1.背景与动机

在计算机视觉中，注意力机制被广泛应用于增强深度学习模型的性能。传统的注意力机制往往在利用空间信息时存在不足，或者在有效利用空间信息的同时，降低了通道维度，导致模型的表现受到影响。因此，ELA的提出旨在解决这些问题，提供一种高效且轻量的注意力机制。

2.ELA的结构

ELA的设计主要包括以下几个关键步骤：

• 特征提取：ELA首先通过“条带池化”（strip pooling）方法提取输入特征图的空间信息。这种方法在水平和垂直方向上分别进行平均池化，生成包含位置信息的特征向量。

• 1D卷积：在获得特征向量后，ELA对这两个方向的特征向量分别应用1D卷积。这种卷积方式能够更好地处理序列信号，且计算效率高于2D卷积。

• 分组归一化（Group Normalization）：在卷积之后，ELA使用分组归一化来替代批量归一化。分组归一化在小批量情况下表现更为稳定，能够提高模型的泛化能力。

• 注意力生成：最后，ELA通过将两个方向的注意力特征向量相乘，生成最终的空间注意力图。这种方法确保了对感兴趣区域的准确定位，同时保持了输入特征图的通道维度。

3.ELA的优势

• 高效性：ELA能够在不降低通道维度的情况下，准确捕捉空间信息，避免了传统方法的缺陷。
• 轻量化：与其他注意力机制相比，ELA的参数更少，计算开销更小，适合在资源受限的环境中使用。
• 更好的泛化能力：通过使用分组归一化，ELA在小批量训练时表现更为稳定，提升了模型的泛化能力。
• 易于集成：ELA可以无缝集成到现有的深度学习框架中，如ResNet、MobileNet和DeepLab等，便于实际应用。

核心代码

importtorchimporttorch.nnasnnclassELA(nn.Module):"""Constructs an Efficient Local Attention module. Args: channel: Number of channels of the input feature map kernel_size: Adaptive selection of kernel size """def__init__(self,channel,kernel_size=7):super(ELA,self).__init__()self.conv=nn.Conv1d(channel,channel,kernel_size=kernel_size,padding=kernel_size//2,groups=channel,bias=False)self.gn=nn.GroupNorm(16,channel)self.sigmoid=nn.Sigmoid()defforward(self,x):B,C,H,W=x.size()x_h=torch.mean(x,dim=3,keepdim=True).view(B,C,H)x_w=torch.mean(x,dim=2,keepdim=True).view(B,C,W)x_h=self.sigmoid(self.gn(self.conv(x_h))).view(B,C,H,1)x_w=self.sigmoid(self.gn(self.conv(x_w))).view(B,C,1,W)returnx*x_h*x_w

引入代码

在根目录下的ultralytics/nn/目录，新建一个attention目录，然后新建一个以ELA为文件名的py文件， 把代码拷贝进去。

importtorchimporttorch.nnasnnclassELA(nn.Module):"""Constructs an Efficient Local Attention module. Args: channel: Number of channels of the input feature map kernel_size: Adaptive selection of kernel size """def__init__(self,channel,kernel_size=7):super(ELA,self).__init__()self.conv=nn.Conv1d(channel,channel,kernel_size=kernel_size,padding=kernel_size//2,groups=channel,bias=False)self.gn=nn.GroupNorm(16,channel)self.sigmoid=nn.Sigmoid()defforward(self,x):B,C,H,W=x.size()x_h=torch.mean(x,dim=3,keepdim=True).view(B,C,H)x_w=torch.mean(x,dim=2,keepdim=True).view(B,C,W)x_h=self.sigmoid(self.gn(self.conv(x_h))).view(B,C,H,1)x_w=self.sigmoid(self.gn(self.conv(x_w))).view(B,C,1,W)returnx*x_h*x_w

注册

在ultralytics/nn/tasks.py中进行如下操作：

步骤1:

fromultralytics.nn.attention.ELAimportELA

步骤2

修改def parse_model(d, ch, verbose=True):

elifmin{ELA}:c1,c2=ch[f],args[0]ifc2!=nc:c2=make_divisible(min(c2,max_channels)*width,8)args=[c1,*args[1:]]

配置yolov8-ELA.yaml

ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-ELA.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parametersnc:80# number of classesscales:# model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n:[0.33,0.25,1024]# YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPss:[0.33,0.50,1024]# YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPsm:[0.67,0.75,768]# YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPsl:[1.00,1.00,512]# YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx:[1.00,1.25,512]# YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbonebackbone:# [from, repeats, module, args]-[-1,1,Conv,[64,3,2]]# 0-P1/2-[-1,1,Conv,[128,3,2]]# 1-P2/4-[-1,3,C2f,[128,True]]-[-1,1,Conv,[256,3,2]]# 3-P3/8-[-1,6,C2f,[256,True]]-[-1,1,Conv,[512,3,2]]# 5-P4/16-[-1,6,C2f,[512,True]]-[-1,1,Conv,[1024,3,2]]# 7-P5/32-[-1,3,C2f,[1024,True]]-[-1,1,SPPF,[1024,5]]# 9# YOLOv8.0n headhead:-[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']]-[[-1,6],1,Concat,[1]]# cat backbone P4-[-1,3,C2f,[512]]# 12-[-1,1,nn.Upsample,[None,2,'nearest']]-[[-1,4],1,Concat,[1]]# cat backbone P3-[-1,3,C2f,[256]]# 15 (P3/8-small)-[-1,1,ELA,[256]]#17-[-1,1,Conv,[256,3,2]]-[[-1,12],1,Concat,[1]]# cat head P4-[-1,3,C2f,[512]]# 18 (P4/16-medium)-[-1,1,ELA,[512]]# 21-[-1,1,Conv,[512,3,2]]-[[-1,9],1,Concat,[1]]# cat head P5-[-1,3,C2f,[1024]]# 21 (P5/32-large)-[-1,1,ELA,[1024]]# 25-[[16,19,22],1,Detect,[nc]]# Detect(P3, P4, P5)

实验

脚本

importosfromultralyticsimportYOLO yaml='ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-ELA.yaml'model=YOLO(yaml)model.info()if__name__=="__main__":results=model.train(data='coco128.yaml',name='ELA',epochs=10,amp=False,workers=8,batch=1,device="cpu")

结果