yolov8 加自注意力

YOLOv8是一种改进的YOLO系列目标检测模型，它引入了自注意力机制。自注意力机制是一种能够在模型中学习到对象之间的长程依赖关系的技术。它通过为不同位置的特征图分配不同的权重，使网络能够更加关注重要的特征，并提高目标检测的准确性和鲁棒性。

在YOLOv8中，自注意力机制的应用使得网络能够更好地捕捉到图像中的上下文信息，从而提升目标检测的性能。通过在网络中引入自注意力机制，YOLOv8能够自动学习到不同特征图之间的关联性，并根据这些关联性来调整特征图的权重，以便更好地检测目标。