YOLOv8_Pose改进ECA

YOLOv8_Pose是基于YOLOv4和HRNet的人体姿态估计网络，而ECA（Efficient Channel Attention）则是一种用于增强特征表达的注意力机制。YOLOv8_Pose改进ECA主要是在网络中引入了ECA模块，以增强网络对关键点的识别能力和鲁棒性。

具体来说，YOLOv8_Pose使用了多层级的HRNet来提取多尺度的特征，并将这些特征融合到一起进行综合判断。在这个过程中，ECA模块被引入到每一个层级的特征提取模块中，用来增强通道之间的交互性和特征之间的相关性，从而更好地捕捉不同尺度下的语义信息。此外，为了进一步提高网络的精度和效率，YOLOv8_Pose还使用了其他一些优化策略，例如特征金字塔网络（FPN）和多尺度训练等。