本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~

文章目录

一.保姆级YOLOv8改进 | 注意力机制 | 利用DAttention (DAT) 注意力机制增强YOLOv8目标检测能力

什么是DAttention (DAT) 注意力机制

添加DAT到YOLOv8中的实现步骤

1. 环境准备

2. 修改YOLOv8的模型架构

3. 训练模型

4. 性能评估

结果分析

代码实现细节

1. DAttention模块的详细实现

2. 修改YOLOv8骨干网络

3. 训练和验证

实验结果

深度解析DAttention注意力机制

DAT模块的核心思想

DAT模块的详细代码分析

DAT模块在YOLOv8中的集成

数据集和训练配置

实验结果及分析

未来工作

结论

一.保姆级YOLOv8改进 | 注意力机制 | 利用DAttention (DAT) 注意力机制增强YOLOv8目标检测能力

目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，而YOLO（You Only Look Once）系列算法作为实时目标检测的代表，一直在不断演进。YOLOv8作为最新版本，进一步提升了检测精度和速度。然而，在复杂场景下，目标检测依然存在一些挑战，如小目标检测、遮挡以及光照变化等问题。

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