引入自注意力机制yolov8

### 实现自注意力机制于YOLOv8

#### 自注意力机制简介
自注意力机制是一种特殊的多头注意力机制，它允许模型在处理序列数据时聚焦于输入的不同部分。通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value），来自同一位置的信息可以相互关联，从而增强模型捕捉长期依赖关系的能力[^1]。

#### 将自注意力机制集成到YOLOv8中
为了使YOLOv8能够利用自注意力机制的优势，在网络结构内部嵌入这种机制是一个有效的策略。具体来说，可以在骨干网的某些层之后加入自注意力模块，以便让这些中间表示学习更加复杂的模式识别能力。

以下是Python代码片段展示如何创建一个简单的自注意力层，并将其应用到YOLOv8框架内：

import torch
import torch.nn as nn
from ultralytics import YOLO


class SelfAttention(nn.Module):
    """Self-attention layer implementation."""
    
    def __init__(self, dim, num_heads=8):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        assert dim % num_heads == 0
        
        self.num_heads = num_heads
        self.dim_head = int(dim / num_heads)

        self.qkv_linear = nn.Linear(dim, 3 * dim)
        self.out_proj = nn.Linear(dim, dim)

    def forward(self, x):
        B, C, H, W = x.shape
        qkv = self.qkv_linear(x.view(B,C,-1)).chunk(3,dim=-1) # (B, C, HW) -> (B, 3C, HW) -> List[(B, C, HW)]
        
        queries, keys, values = map(lambda t: t.reshape(B,self.num_heads,-1,H*W).transpose(-2,-3),qkv)# (B,h,d_k,T),(B,h,d_k,T),(B,h,d_v,T)
        
        attention_scores = torch.matmul(queries.transpose(-2,-1)/torch.sqrt(torch.tensor([self.dim_head])),keys) #(B,h,T,T)
        attention_probs = nn.functional.softmax(attention_scores,dim=-1)
        
        context_vectors = torch.matmul(values,attention_probs).reshape(B,C,H,W) #(B,h,d_v,T)->(B,C,H,W)
        
        output = self.out_proj(context_vectors)
        return output


def add_self_attention_to_yolov8(model_path='yolov8n.pt'):
    model = YOLO(model_path)
    
    for name,module in model.model.named_children():
        if isinstance(module,(nn.Conv2d)):
            sa_layer = SelfAttention(module.in_channels)
            setattr(model.model,name+'_sa',sa_layer)
            
    return model

此段代码定义了一个`SelfAttention`类来构建自注意力层，并提供了一种方法`add_self_attention_to_yolov8()`用于向现有的YOLOv8实例添加该功能。需要注意的是，实际部署过程中可能还需要调整超参数以及优化细节以适应特定应用场景的需求。