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YOLOv8 升级：引入最新注意力技术 BiFormer

随着计算机视觉领域的不断进步，目标检测任务一直是研究的重要方向之一。而 YOLOv8 作为目标检测领域的先锋之一，最近引入了最新的注意力技术 BiFormer，以及双层路由注意力的概念。本篇博客将深入探讨这些新技术的应用，为您提供详细的案例和示例代码，帮助您更好地理解和运用这些令人振奋的创新。

关键词提炼

• YOLOv8
• 注意力技术
• BiFormer
• 双层路由注意力
• 目标检测
• 2023 年度热点
• 案例
• 示例代码

YOLOv8：目标检测的翘楚

在深入讨论最新的注意力技术 BiFormer 以及双层路由注意力之前，让我们回顾一下 YOLOv8。YOLO（You Only Look Once）系列一直以其高效的目标检测性能而闻名。YOLOv8 是 YOLOv7 的进一步改进，拥有更快的推理速度和更好的检测性能。现在，随着引入 BiFormer 和双层路由注意力，YOLOv8 将再次引领目标检测领域的创新。

引入最新注意力技术 BiFormer

BiFormer 是一种基于 Transformer 架构的双向注意力模型，具有强大的特征提取和表示学习能力。它在目标检测任务中引入了新的维度，使模型能够更好地理解图像内容。下面是一个示例代码，展示了如何在 YOLOv8 模型中引入 BiFormer：