yolov8 多头注意力机制

Yolov8是一种目标检测模型，它是基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。多头注意力机制是Yolov8中的一个关键组成部分，用于提高模型的准确性和性能。

多头注意力机制允许模型在多个尺度上对输入图像进行特征提取和感兴趣区域的定位。它通过引入多个不同分辨率的注意力头来实现这一点。每个注意力头都负责处理输入特征图的不同子集。

这种多头机制使得模型能够在不同尺度上有效地捕捉目标的细节和上下文信息。通过在不同层级上应用注意力机制，Yolov8可以更好地适应不同大小和形状的目标，并提高检测性能。

总之，Yolov8中的多头注意力机制通过引入多个注意力头，使得模型能够在多个尺度上对输入图像进行感兴趣区域的检测和定位，从而提高目标检测的准确性和性能。