yolov8添加CBAM注意力机制结构图

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，CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制被添加到网络结构中，以提高目标检测的性能。

CBAM注意力机制结构图如下所示：

                    +--+
                    |                   |
                    |    Spatial        |
                    | Attention         |
                    |                   |
                    +--+--+
                             |
                             |
                             v
                    +--+--+
                    |                   |
                    |    Channel        |
                    | Attention         |
                    |                   |
                    +--+--+
                             |
                             |
                             v
                    +--+--+
                    |                   |
                    |    Feature        |
                    |   Fusion          |
                    |                   |
                    +--+
                             |
                             |
                             v
                    +--+
                    |                   |
                    |    Convolution    |
                    |    Layers         |
                    |                   |
                    +--+

CBAM注意力机制由两个部分组成：空间注意力和通道注意力。空间注意力模块用于捕捉图像中不同位置的重要信息，而通道注意力模块则用于捕捉不同通道之间的相关性。这两个模块的输出通过特征融合模块进行融合，然后输入到后续的卷积层进行目标检测。