一、引言1.1 研究背景卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）是由Woo等人于2018年提出的一种轻量级注意力模块。与SENet只关注通道维度不同，CBAM结合了通道注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）两个维度，能够自适应地对特征图进行通道和空间两个维度的重标定，从而更有效地提升网络的特征表达能力。CBAM的核心优势在于其"即插即用"的特性，它可以无缝集成到任何卷积神经网络中，仅增加极少的参数量和计算量，却能带来显著的性能提升。在ImageNet图像分类、MS COCO目标检测等任务上，CBAM都取得了优于SENet的性能表现。YOLOv8作为当前最先进的目标检测算法之一，其默认的C2f模块并未集成注意力机制。在复杂场景下，尤其是存在大量背景干扰、目标尺度变化大或遮挡严重的情况下，仅依靠通道注意力往往无法满足需求，空间维度的注意力引导同样至关重要。1.2 研究动机将CBAM引入YOLOv8具有重要的研究意义和实用价值：双维度注意力：CBAM同时考虑通道和空间两个维度的注意力，比单一的通道注意力（如SE）更全面。轻量级设计：CBAM结构简单，参数量少，不会显著增加模型复杂度。灵活性强：可以灵活调整通道注意力和空间 YOLO注意力机制改进- 第22篇：CBAM卷积块注意力模块的集成与改进
一、引言1.1 研究背景卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）是由Woo等人于2018年提出的一种轻量级注意力模块。与SENet只关注通道维度不同，CBAM结合了通道注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）两个维度，能够自适应地对特征图进行通道和空间两个维度的重标定，从而更有效地提升网络的特征表达能力。CBAM的核心优势在于其"即插即用"的特性，它可以无缝集成到任何卷积神经网络中，仅增加极少的参数量和计算量，却能带来显著的性能提升。在ImageNet图像分类、MS COCO目标检测等任务上，CBAM都取得了优于SENet的性能表现。YOLOv8作为当前最先进的目标检测算法之一，其默认的C2f模块并未集成注意力机制。在复杂场景下，尤其是存在大量背景干扰、目标尺度变化大或遮挡严重的情况下，仅依靠通道注意力往往无法满足需求，空间维度的注意力引导同样至关重要。1.2 研究动机将CBAM引入YOLOv8具有重要的研究意义和实用价值：双维度注意力：CBAM同时考虑通道和空间两个维度的注意力，比单一的通道注意力（如SE）更全面。轻量级设计：CBAM结构简单，参数量少，不会显著增加模型复杂度。灵活性强：可以灵活调整通道注意力和空间 RELATED READING
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