YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1. SimAM介绍

1.1  摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。 与现有的通道和空间注意力模块相比，我们的模块为层中的特征图推断 3D 注意力权重，而不向原始网络添加参数。 具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。 我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。 该模块的另一个优点是，大多数算子是根据定义的能量函数的解来选择的，避免了过多的结构调整工作。 对各种视觉任务的定量评估表明，所提出的模块灵活有效，可以提高许多ConvNet的表示能力。

官方论文地址：http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf

官方代码地址：https://github.com/ZjjConan/SimAM

1.2  简单介绍:  SimAM机制为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, ConvNets）设计了一个简单但非常有效的注意力模块。SimAM与传统的通道注意力（channel-wis