改进yolov8加入注意力机制

### 实现注意力机制以改进YOLOv8

#### SEAttention模块的集成

为了提升YOLOv8的目标检测能力，可以采用SEAttention（Squeeze-and-Excitation Attention）来增强网络的感受野以及特征表达能力。具体来说，在YOLOv8主干中加入SEAttention能够使模型更加聚焦于重要的区域，从而提高识别精度。

首先，创建一个新的Python文件用于定义`SEAttention`类，并将其放置在项目适当的位置以便后续调用[^2]：

import torch.nn as nn

class SEAttention(nn.Module):
    def __init__(self, channel=512,reduction=16):
        super(SEAttention,self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc       = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel ,channel//reduction,bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel//reduction, channel,bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self,x):
        b,c,_,_ = x.size()
        y=self.avg_pool(x).view(b,c)
        y=self.fc(y).view(b,c,1,1)
        return x*y.expand_as(x)

接着，在构建YOLOv8架构时，可以在骨干网部分的关键层之后插入上述自定义的`SEAttention`实例化对象，使得每一阶段输出都经过一次注意力加权处理后再传递给下一层。

#### CBAM注意力机制的应用

除了SEAttention之外，还可以考虑引入CBAM（Convolutional Block Attention Module），它不仅包含了通道维度上的注意力建模，还增加了空间维度的关注度计算。通过这种方式可以获得更全面的信息融合效果，进一步改善最终预测的质量[^3]。

对于CBAM的具体实现方式，则需额外设计两个子组件——Channel Attention 和 Spatial Attention 来分别捕捉不同层面的重要性分布情况；最后再将两者组合起来形成完整的CBAM结构应用于YOLOv8之中。