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yolov8添加CBAM注意力机制_keyerror: 'cbam
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yolov8本身自带CBAM注意力，在nn/modules/conv.py文件最后面可以找到。
第一步：在conv.py添加名字
第二步：在_init_.py添加名字
第三步：在tasks.py添加名字
第四步：在tasks.py添加配置。715行左右
- elif m in {CBAM}:
- c1,c2 = ch[f],args[0]
- if c2 != nc:
- c2 = make_divisible(min(c2,max_channels)*width,8)
- args = [c1,*args[1:]]
第五步：复制yolov8.yaml文件重命名为myolov8_Att_CBAM.yaml
第六步：在myolov8_Att_CBAM.yaml里面添加注意力机制，添加的位置不同，效果也不一样，这个需要自研究一下，我添加在了第五层，在head这个部分标红的地方进行了修改，因为我们加了一次，所以这些也需要加一层，
[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]是一个配置列表，用于定义YOLOv8模型中的一个卷积层。这个列表的每个元素都有特定的含义：
-
-1：这是输入的索引，表示该层的输入来自于模型的上一层。 -
1：这是重复的次数，表示这个卷积层只有一层。 -
Conv：这是该层的类型，表示这是一个卷积层。 -
[64, 3, 2]：这是一个列表，包含了卷积层的一些参数。64：这是卷积层的输出通道数。3：这是卷积核的大小，这里是3x3。2：这是卷积的步长，这里是2。
所以，[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]表示的是一个卷积层，它的输入来自于上一层，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，卷积步长为2。这个卷积层不进行重复。希望这个解释对你有所帮助！
[[-1, 7], 1, Concat, [1]]是一个配置列表，用于定义YOLOv8模型中的一个Concat模块。这个列表的每个元素都有特定的含义：
-
[-1, 7]：这是输入的索引，表示该层的输入来自于模型的上一层（索引为-1）和第7层（索引为7）。 -
1：这是重复的次数，表示这个Concat模块只有一层。
所以，[[-1, 7], 1, Concat, [1]]表示的是一个Concat模块，它的输入来自于上一层和第7层，拼接的维度是通道维度，这个Concat模块不进行重复。希望这个解释对你有所帮助！
第七步：在根目录下新建一个testmodel.py粘贴下面内容：
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