yolov8TripletAttention

YOLOv8 Triplet Attention是一种基于You Only Look Once (YOLO) v8版本的深度学习模型改进方案。它结合了注意力机制（Attention Mechanism）和三元组损失（Triplet Loss），旨在提高目标检测任务中的精度和定位能力。

原始YOLOv8已经在物体检测方面取得了不错的性能，但它通过引入Triplet Attention模块进一步增强了模型对关键特征的聚焦，并能够区分相似的物体类别。这个模块允许网络学习如何选择和增强输入图像中最相关的部分，有助于减少误报并提升召回率。同时，利用三元组损失可以在训练过程中优化样本之间的距离，使得相似类别的样本间的距离更小，而不同类别的样本间更大，这有利于改善模型的区分度。