一、本文介绍 这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV5中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。（更新中。。。。） 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力

目录 原理简介 代码实现 yaml文件实现 检查是否添加执行成功

论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 代码链接：GitHub - BangguWu/ECANet: Code for ECA-Net: Efficient Channel Attentio

前言：Hello大家好，我是小哥谈。注意力机制是近年来深度学习领域内的研究热点，可以帮助模型更好地关注重要的特征，从而提高模型的性能。注意力机制可被应用于模型的不同层级，以便更好地捕捉图像中的细节和特征，这种模型在计算资源有限的情况下，可以实现更好的性能和效率。为了让大家能够更加清晰的了解注意力机制，本文就给大家介绍下ECA、SOCA和SimAM注意力机制，希望大家学习之后能够有所收获！🌈

💡💡💡本文改进： EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力,以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。 EMA  |   亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.9 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP

目录  1.Yolov8介绍 2.安全帽数据集介绍 3.EMA介绍  4.训练结果分析 5.系列篇  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