yolov8 CBAM

### 集成CBAM到YOLOv8的方法

为了在YOLOv8中集成CBAM（Convolutional Block Attention Module），可以遵循以下方法：

#### 修改模型架构
需要修改YOLOv8的网络结构文件，在适当的位置加入CBAM层。通常可以在骨干网络之后，颈部之前引入CBAM来增强特征表示能力[^1]。

from yolov8.models import YOLOv8
from cbam_module import CBAM  # 假设已经实现了CBAM类

class CustomYOLOv8(YOLOv8):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(CustomYOLOv8, self).__init__(*args, **kwargs)
        
        # 在特定位置插入CBAM模块
        self.cbam_layer = CBAM(gate_channels=...)  

    def forward(self, x):
        # 正常前向传播至指定位置
        ...
        out = self.backbone(x)

        # 插入CBAM处理
        out = self.cbam_layer(out)

        # 继续后续操作直至完成整个网络推理过程
        ...
        return final_output

#### 资源链接与参考资料
对于希望进一步探索如何将CBAM应用于YOLOv8的研究者来说，建议查阅最新的学术论文和技术博客文章。GitHub上也有许多开源项目提供了不同版本的目标检测框架改进方案，其中可能包含了YOLO系列与其他注意力机制相结合的例子。