yolov8添加cbam注意力机制

YOLOv8是一种目标检测算法，其中添加了CBAM注意力机制。CBAM是一种可变形注意力机制，可以帮助提高模型在目标检测任务中的准确性。CBAM的全称是“Convolutional Block Attention Module”，它可以在卷积层之间添加一种基于注意力机制的模块，以提高模型在检测目标时对目标的关注度。

在YOLOv8中，CBAM模块会在卷积层之间添加，以增加模型的感知能力。该模块包括两个子模块，一个是通道注意力模块（Channel Attention Module），另一个是空间注意力模块（Spatial Attention Module）。

通道注意力模块主要用于学习每个通道的权重，以提高重要特征的响应。空间注意力模块主要用于学习图像中不同位置之间的权重，以提高模型对目标区域的关注度。

通过引入CBAM模块，YOLOv8可以更准确地检测目标，并且能够更好地处理复杂的场景。同时，它也可以提高模型的泛化能力，使得模型在不同场景下都能够有较好的表现。