yolov8增加swa

根据引用和引用，要在yolov8中增加SWA（Stochastic Weight Averaging）方法，可以在backbone层的最后C3模块后面添加EMA（Exponential Moving Average）注意力机制模块，在SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fusion）模块前面添加。具体的代码修改如下：

[-1, 15], 1, Concat, [1  # 在经过上述改动后，将未改动前的第14层改为15
[-1, 11], 1, Concat, [1  # 在经过上述改动后，将未改动前的第10层改为11
  # 将17、20、23层改为18、21、24
[-1, 1, EMA, [8]]  # 添加EMA模块，参数为8

引用提供了一些数据增强的方法，可以在训练阶段使用，以提高模型的性能和鲁棒性。其中包括随机翻转、随机裁剪、添加噪声、目标遮挡或重叠、过采样、图像模糊等方法。此外，多尺度是提升检测模型精度的有效技巧之一，可以通过输入更大、更多尺寸的图片进行训练，以提高模型对不同尺寸物体的检测能力。在测试阶段，可以引入多尺度的输入图片，以进一步提升检测模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [改进YOLOv5:添加EMA注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_43615485/article/details/131470922)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [计算机视觉竞赛技巧总结（一）：目标检测篇](https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/129407563)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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