YOLOv8改进 | 注意力机制 | 正确的 Self-Attention 与 CNN 融合范式，性能速度全面提升【独家创新】
💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡
卷积和自注意力是两种强大的表征学习技术，它们通常被认为是彼此不同的两种平行方法。ACmix模型通过结合卷积和自注意力的优势，旨在解决卷积神经网络和自注意力模型在表征学习中的各自局限性，提高模型性能。它解决了感受野的限制，提高了计算和参数效率，增强了模型的泛化能力，并提供了灵活的框架以适应不同的任务和数据。通过这种方式，ACmix在图像识别和下游任务上实现了性能提升。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。
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目录
1. 简介
2. 原理
2.1 将自注意力与卷积联系起来
2.2 自注意力与卷积的整合
3. ACmix代码实现
3.1 将ACmix添加到YOLOv8中
3.2 更改init.py文件
3.3 添加yaml文件
3.4 在task.py中进行注册
3.5 执行程序
4. 完整代码分享
5. GFLOPs
6. 进阶
7. 总结