Yolov8的注意力升级：SimAM与NAM的无参和标准化注意力机制比CBAM、SE更胜一筹_simam注意力机制与其他注意力机制的对比

Yolov8的注意力升级：SimAM与NAM的无参和标准化注意力机制比CBAM、SE更胜一筹

引言

目标检测领域一直是计算机视觉中备受关注的研究方向。Yolov8（You Only Look One-level Version 8）作为一种高效而强大的目标检测模型，一直在不断演进以提高其性能。本文将介绍Yolov8的一次重要改进，即引入了注意力机制，其中包括SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块）。这两种注意力机制的效果不仅秒杀了CBAM（Convolutional Block Attention Module）和SE（Squeeze-and-Excitation），而且在提高检测性能的同时，保持了模型的高效性。

Yolov8简介

Yolov8是由Joseph Redmon于2020年提出的目标检测算法，其名字中的“You Only Look One-level”体现了其高效的特性。Yolov8相较于之前的版本，在检测性能和速度方面都有了显著提升，使其成为目标检测领域的热门选择。

SimAM：无参Attention的新星

SimAM（Similarity Attention Module）是Yolov8引入的一种无参Attention机制。相较于传统的基于参数的Attention方法，SimAM采用无参的方式，通过计算相似度来动态调整特征图的权重。

为什么选择SimAM？

在目标检测任务中，