yolo 注意力机制

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，用于从图像中识别和定位物体。在YOLOv8中，添加了20多种注意力机制，这些机制有助于提高模型对输入数据中关键信息的关注程度，从而提升模型的性能。

注意力机制的基本思想是为输入数据的每个部分分配一个权重，以表示该部分对当前任务的重要程度。在自然语言处理任务中，注意力机制可以为输入句子中的每个单词分配一个权重，而在计算机视觉任务中，可以为输入图像的每个像素或区域分配一个权重。

在YOLOv8中，采用了GAM（Global Attention Module）注意力机制。添加GAM注意力的方法如下：
1. 在tasks.py文件中导入注意力模块。
2. 在网络的骨干（backbone）中添加注意力代码。
3. 在瓶颈模块（bottleneck）中添加注意力代码。
4. 注册和引用GAM注意力代码，并在调用方式的yaml文件中进行设置。

通过添加注意力机制，YOLOv8可以更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制在深度学习中被广泛应用于多个领域，包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。