yolov8混合注意力机制

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。混合注意力机制是YOLOv8中引入的一种注意力机制，用于提升目标检测的性能。

混合注意力机制结合了空间注意力和通道注意力两种注意力机制。空间注意力用于关注图像中不同区域的重要性，而通道注意力用于关注不同通道的重要性。通过这种方式，混合注意力机制可以更好地捕捉目标的细节和上下文信息。

具体来说，混合注意力机制在YOLOv8中的实现方式如下：
1. 空间注意力：通过使用SE模块（Squeeze-and-Excitation）来实现空间注意力。SE模块包括一个全局平均池化层、两个全连接层和一个sigmoid激活函数。它可以根据每个通道的重要性对特征图进行加权，从而提升目标检测的准确性。
2. 通道注意力：通过使用CBAM模块（Convolutional Block Attention Module）来实现通道注意力。CBAM模块包括一个通道注意力模块和一个空间注意力模块。通道注意力模块通过使用全局平均池化和全连接层来计算每个通道的重要性权重，然后将权重应用于特征图上的每个通道。
3. 混合注意力：将空间注意力和通道注意力结合起来，通过对特征图进行逐元素相乘的方式来融合两种注意力机制。

通过引入混合注意力机制，YOLOv8可以更好地捕捉目标的细节和上下文信息，从而提升目标检测的性能。