yolov8添加多头注意力机制

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。在YOLOv8中，添加多头注意力机制是为了提升目标检测的性能和准确度。

多头注意力机制是一种用于学习特征表示的技术，它可以帮助模型更好地关注重要的目标区域。在YOLOv8中，多头注意力机制被引入到特征提取网络中，以增强网络对不同尺度目标的感知能力。

具体来说，YOLOv8使用了一种称为SPP（Spatial Pyramid Pooling）的结构，该结构可以在不同尺度上提取特征。然后，通过添加多个注意力头，每个头都可以关注不同尺度的特征图，并学习到不同尺度目标的表示。

通过引入多头注意力机制，YOLOv8可以更好地处理不同尺度的目标，并提高目标检测的准确性和鲁棒性。