YOLOv8改进 | 检测头篇 |最新HyCTAS模型提出SAttention（自研轻量化检测头 -＞ 适用分割、Pose、目标检测）

开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是由全新SOTA分割模型（Real-Time Image Segmentation via Hybrid Convolutional-TransformerArchitecture Search）HyCTAS提出的一种SelfAttention注意力机制，论文中叫该机制应用于检测头当中（论文中的分割效果展现目前是最好的）。我将其和我们YOLOv8的检测头集成在一起形成一个自注意力的分割检测头，当然本文的检测头同样适用于Pose和目标检测，本文中均有添加方法，本文内容为我独家创新。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、基本原理介绍三、核心代码四、手把手教你添加检测头4.1 修改一4.2 修改二4.3 修改三4.4 修改四4.5 修改五4.6 修改六4.7 修改七五、 yaml文件5.1 关键点检测yaml文件5.2 目标检测yaml文件5.3 分割的yaml文件5.4 成功训练截图六、本文总结二、基本原理介绍官方论文地址：官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击此处即可跳转