💡💡💡本文自研创新改进 ：MSAM（CBAM升级版）：通道注意力具备多尺度性能，多分支深度卷积更好的提取多尺度特征，最后高效结合空间注意力
1）作为注意力MSAM使用；
推荐指数：五星
MSCA | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对标CBAM。
在道路缺陷检测任务中，原始map为0.8，cbam为0.822 ，MSCA 为 0.855
收录 YOLOv8原创自研
https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482
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💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 ！！！
💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！
1.计算机视觉中的注意力机制
一般来说，注意力机制通常被分为以下基本四大类：
通道注意力 Channel Attention
空间注意力机制 Spatial Attention
时间注意力机制 Temporal Attention
分支注意力机制 Branch Attention
2.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。
3.自研MSAM
3.1 自研MSAM注意力介绍
多尺度卷积注意模块具备多尺度性能
原理：CBMA原先的通道注意力替换为多尺度卷积注意，使通道注意力具备多尺度性能
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # 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 GFLOPs
s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPs
m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPs
l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs
# YOLOv8.0n backbone
backbone:
# [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
- [-1, 1, MSAM, [1024]] # 10
# YOLOv8.0n head
head:
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 13
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
- [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
- [-1, 3, C2f, [1024]] # 22 (P5/32-large)
- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
4.数据集验证
数据集介绍道路缺陷检测数据集，数据大小390张，随机划分为训练、测试、验证集。
下图可见，缺陷存在各个尺度的特征，验证多尺度创新点是十分合适的
原始v8n性能
YOLOv8 summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00, 2.50it/s]
all 71 63 0.731 0.732 0.8 0.47
cbam性能
YOLOv8_CBAM summary (fused): 176 layers, 3071733 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00, 2.46it/s]
all 71 63 0.834 0.683 0.822 0.442
msam性能
YOLOv8_MSAM summary (fused): 181 layers, 3099893 parameters, 0 gradients, 8.2 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 5/5 [00:02<00:00, 2.46it/s]
all 71 63 0.788 0.794 0.855 0.507
