Yolov8有效涨点：YOLOv8-AM，添加多种注意力模块提高检测精度，含代码，超详细_yolov8提高精度

前言

2023 年，Ultralytics 推出了最新版本的 YOLO 模型。注意力机制是提高模型性能最热门的方法之一。

本次介绍的是YOLOv8-AM，它将注意力机制融入到原始的YOLOv8架构中。具体来说，我们分别采用四个注意力模块：卷积块注意力模块（CBAM）、全局注意力机制（GAM）、高效通道注意力（ECA）和随机注意力（SA）来设计改进模型并在数据集上进行测试。实验结果表明，基于ResBlock + CBAM（ResCBAM）的YOLOv8-AM模型在IoU 50（mAP 50）下的平均精度提到了2.2%，达到了state-of-the-art（SOTA）表现。相反，结合GAM的YOLOv8-AM模型获得了的mAP @50并不是一个令人满意的增强。因此，我们将ResBlock和GAM结合起来，引入ResGAM设计另一个新的YOLOv8-AM模型，获得一个较为满意的结果。

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注意力机制：