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YOLOv8自定义模型架构，及训练自己的数据集代码（论文，软著创新）_yolov8训练自己的数据集paddlepaddle

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-05-05 16:09:08

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yolov8训练自己的数据集paddlepaddle

一、代码块目录详情

二、SEAttention.py（创新示例）

在ultralytics/nn目录下，创建SEAttention.py文件，并。

  1. import numpy as np
  2. import torch
  3. from torch import nn
  4. from torch.nn import init
  5.  
  6.  
  7. class SEAttention(nn.Module):
  8.  
  9.     def __init__(self, channel=512,reduction=16):
  10.         super().__init__()
  11.         self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
  12.         self.fc = nn.Sequential(
  13.             nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
  14.             nn.ReLU(inplace=True),
  15.             nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
  16.             nn.Sigmoid()
  17.         )
  18.  
  19.  
  20.     def init_weights(self):
  21.         for m in self.modules():
  22.             if isinstance(m, nn.Conv2d):
  23.                 init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')
  24.                 if m.bias is not None:
  25.                     init.constant_(m.bias, 0)
  26.             elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
  27.                 init.constant_(m.weight, 1)
  28.                 init.constant_(m.bias, 0)
  29.             elif isinstance(m, nn.Linear):
  30.                 init.normal_(m.weight, std=0.001)
  31.                 if m.bias is not None:
  32.                     init.constant_(m.bias, 0)
  33.  
  34.     def forward(self, x):
  35.         b, c, _, _ = x.size()
  36.         y = self.avg_pool(x).view(b, c)
  37.         y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
  38.         return x * y.expand_as(x)

三、tasks.py

在tasks.py文件里导入SEAttention注意力机制

然后引用SEAttention注意力机制到parse_model函数中，CTRT+F查找parse_model，在下图红框中添加如下代码（如图所示）

  1.         # SEAttention注意力机制
  2.         elif m in {SEAttention}:
  3.             args = [ch[f], *args]

或者直接用以下代码直接替换tasks.py的代码

  1. # Ultralytics YOLO 
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