爆改YOLOv8|利用yolov10的PSA注意力机制改进yolov8-高效涨点

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向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 1，本文介绍 PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传统的自注意力机制需要计算所有位置对之间的注意力，这会导致计算复杂度高和训练时间长。PSA通过引入极化因子来减少需要计算的注意力对的数量，从而降低计算负担。极化因子是一个向量，通过与每个位置的向量点积，确定哪些位置需要计算注意力。这种方法可以在保持模型准确度的前提下，显著减少计算量，从而提升自注意力机制的效率。 关于PSA 的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458 本文将讲解如何将PSA 融合进yolov8 话不多说，上代码！ 2， 将PSA融合进yolov8 2.1 步骤一 找到如下的目录'ultralytics/nn/modules'，然后在这个目录下创建一个PSA.py文件，文件名字可以根据你自己的习惯起，然后将PSA的核心代码复 ………………………………