yolov8 ema注意力机制

YOLOv8 EMA＊＊＊种在目标检测中使用的注意力机制。在YOLOv8中，EMA被引入以平滑模型的预测结果。具体来说，EMA使用了两个模型：一个是主模型，另一个是影子模型。主模型用于训练，而影子模型则通过指数移动平均的方法更新主模型的参数。

在每次训练迭代结束后，EMA通过将主模型的参数与影子模型的参数进行线性组合来更新影子模型的参数。这个线性组合由一个衰减因子控制，衰减因子的值越大，更新过程中历史权重的影响就越大。

通过使用EMA，YOLOv8可以减少模型的震荡和突变，使预测结果更加稳定。此外，EMA还可以提高模型的泛化能力，提升模型在新数据上的性能。