💡💡💡本文全网首发独家改进：提出新颖的注意力BSAM（BiLevel Spatial Attention Module），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM， Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 BiLevel Attention+Spartial Attention
1）作为注意力BSAM使用；
推荐指数：五星
BSAM VS CBAM | 野外烟雾检测 mAP50 0.968 VS****0.953
1.YOLOv8介绍
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。
具体改进如下：
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Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
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PAN-FPN：毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；
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Decoupled-Head：是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；
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Anchor-Free ：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；
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损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；
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样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式
框架图提供见链接：Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub
2.野外火灾烟雾数据集介绍
数据集大小737张，train:val:test 随机分配为7:2:1，类别：smoke
3.BSAM介绍
Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 BiLevel Attention+Spartial Attention
详见：YOLOv8独家原创改进：自研独家创新BSAM注意力 ，基于CBAM升级-CSDN博客
3.1.CBAM：通道注意力和空间注意力的集成者
轻量级的卷积注意力模块，它结合了通道和空间的注意力机制模块
论文题目：《CBAM: Convolutional Block Attention Module》
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf
上图可以看到，CBAM包含CAM（Channel Attention Module）和SAM（Spartial Attention Module）两个子模块，分别进行通道和空间上的Attention。这样不只能够节约参数和计算力，并且保证了其能够做为即插即用的模块集成到现有的网络架构中去。
4.实验结果对比
CBAM
BSAM
