💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

卷积和自注意力是两种强大的表征学习技术，它们通常被认为是彼此不同的两种平行方法。ACmix模型通过结合卷积和自注意力的优势，旨在解决卷积神经网络和自注意力模型在表征学习中的各自局限性，提高模型性能。它解决了感受野的限制，提高了计算和参数效率，增强了模型的泛化能力，并提供了灵活的框架以适应不同的任务和数据。通过这种方式，ACmix在图像识别和下游任务上实现了性能提升。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转

目录

1. 简介

2. 原理

2.1 将自注意力与卷积联系起来

2.2 自注意力与卷积的整合

3. ACmix代码实现

3.1 将ACmix添加到YOLOv8中

3.2 更改init.py文件

3.3 添加yaml文件

3.4 在task.py中进行注册

3.5 执行程序

4. 完整代码分享

5. GFLOPs

6. 进阶

7. 总结

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