yolov8替换concat

### 替换YOLOv8中的Concat操作

在YOLOv8架构中，`Concat`层用于沿特定维度连接多个输入张量。为了实现相同的功能并替换默认的`Concat`操作，可以考虑采用其他组合策略来处理多路径特征融合。

#### 使用Addition代替Concat
一种可能的方法是通过加法运算(`Add`)来聚合不同分支的信息。这种方式适用于当各条支路上产生的特征图具有相同的形状时：

import torch.nn as nn

class Add(nn.Module):
    def forward(self, x1, x2):
        return x1 + x2

这种方法简化了模型结构，在某些情况下有助于减少计算成本和内存占用[^1]。

#### 利用Element-wise Multiplication
另一种选择是以逐元素相乘的形式替代拼接操作。这同样要求参与运算的两个张量尺寸匹配良好：

class Multiply(nn.Module):
    def forward(self, x1, x2):
        return x1 * x2

此方案能够增强或抑制来自不同源的数据流之间的交互效果。

#### Attention Mechanism引入
对于更复杂的场景，则可探索注意力机制(Attention)，它允许网络动态调整各个部分的重要性权重，从而更加灵活地完成信息集成的任务:

from ultralytics.yolo.utils.attention import SpatialAttention

attention_module = SpatialAttention()
output = attention_module(x)

上述代码片段展示了如何利用空间注意模块(Spatial Attention Module)对输入特征映射施加自适应的影响因子，进而达到优化后的特征重组目的[^2]。