yolov8怎么引入注意力机制

在YOLOv4中，作者提出了一种名为SPP-Block的注意力机制，可以用于增强模型的感受野。在YOLOv8中，可以通过在模型中添加SPP-Block来引入注意力机制。具体实现方法如下：

1. 首先，需要导入相关的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

2. 然后，定义SPP-Block的实现函数：

def spp_block(inputs, pool_list):
    """
    SPP block implementation
    """
    concat_list = [inputs]
    for pool_size in pool_list:
        x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(pool_size, pool_size), strides=(1, 1), padding='same')(inputs)
        x = layers.Conv2D(filters=512, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same')(x)
        x = layers.BatchNormalization()(x)
        x = layers.ReLU()(x)
        x = layers.UpSampling2D(size=(pool_size, pool_size), interpolation='bilinear')(x)
        concat_list.append(x)
    return layers.concatenate(concat_list)

其中，`inputs`是输入的特征图，`pool_list`是池化层的大小列表。

3. 在模型中添加SPP-Block：

def yolo_v8(input_shape, num_classes):
    """
    YOLOv8 implementation
    """
    inputs = layers.Input(shape=input_shape)
    # ...前面的模型结构...
    x = spp_block(x, [5, 9, 13])
    # ...后面的模型结构...
    model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=output)
    return model

在模型的中间部分，调用`spp_block`函数，将输出的特征图作为下一层的输入。