songscsc

A2Attention的核心思想是首先将整个空间的关键特征收集到一个紧凑的集合中，然后自适应地将其分布到每个位置，这样后续的卷积层即使没有很大的接收域也可以感知整个空间的特征

ECA-Net（Efficient Channel Attention Network）是一种用于计算机视觉任务的注意力模型，旨在增强神经网络对图像特征的建模能力。

BAM（Bottleneck Attention Module）是一种用于计算机视觉领域的深度学习模型结构，它旨在提高神经网络对图像的特征提取和感受野处理能力。

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种深度学习领域的注意力机制，旨在增强卷积神经网络对图像特征的建模和表示能力。

基于YOLOv8模型暗夜下人脸目标检测系统可用于日常生活中检测与定位黑夜下人脸目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出

SENet（Squeeze-and-Excitation Network）是一种革命性的深度卷积神经网络架构，旨在提高模型对图像特征的建模能力。它引入了自适应特征重新校准机制

摘要：基于YOLOv8模型的烟雾目标检测系统可用于日常生活中检测与定位烟雾目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。

基于YOLOv8模型和UA-DETRAC数据集的车辆目标检测系统可用于日常生活中检测与定位汽车（car）、公共汽车（bus）、面包车（vans）等目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等

基于YOLOv8模型的水上漂浮物目标检测系统可用于日常生活中检测与定位车辆目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。