yolov8引进注意力机制

### 如何在YOLOv8中引入注意力机制

#### SE模块集成到YOLOv8中的方法

为了使YOLOv8能够利用SE（Squeeze-and-Excitation）网络来增强特征表示能力，可以按照如下方式修改模型架构：

1. **安装依赖库**

确保已经安装了必要的Python包，比如PyTorch等机器学习框架。

2. **定义SE层函数**

创建一个新的文件`se_module.py`用于定义SE模块的具体实现逻辑。此部分代码展示了如何构建一个基础版本的SE模块[^2]。

import torch.nn as nn


class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

3. **调整YOLOv8骨干网结构**

编辑YOLOv8对应的配置文件或源码，在适当位置加入上述自定义的SE层实例化语句以及调用命令。通常是在每个卷积单元之后添加一层SE操作以加强通道间的信息交互效果。

4. **验证改进后的性能表现**

完成上述改动后重新编译项目并执行训练流程，观察新特性对于检测精度的影响情况；同时也要注意监控计算资源消耗的变化趋势以便及时优化参数设置。