yolov8对于关键点的改进

YOv8对于关键点的改进主要是通过添加多种注意力机制来提高模型的性能。具体的改进方法包括：

1. 添加GAM注意力：在tasks.py中引入相应的模块，并在骨干网络的block代码中加入注意力代码。同时，需要在tasks中注册并引用GAM（Global Attention Module）注意力代码。这样可以使模型更好地关注输入数据中的关键信息。

2. 在瓶颈模块中添加注意力机制：除了GAM注意力，YOLOv8还可以添加其他类型的注意力机制，使模型能够更好地关注不同层级的特征。通过在瓶颈模块中添加这些注意力机制，可以提升对关键点的检测和定位能力。

综上所述，YOLOv8通过添加多种注意力机制对关键点进行改进，以提高模型的性能和准确性。