yolov8添加SEnet

YOLOv8是一种目标检测算法，而Net（Squeeze-and-Excitation Network）一种用于增强卷积神经网络性能的模块。将SENet添加到YOLOv8中可以提高其检测性能和准确度。

要在YOLOv8中添加SENet，可以按照以下步骤进行：

1. 定义SENet模块：首先，需要定义SENet模块的结构。SENet模块由两个主要部分组成：Squeeze部分和Excitation部分。Squeeze部分通过全局平均池化操作将特征图压缩为一个向量，然后通过两个全连接层将其映射到一个较小的维度。Excitation部分通过两个全连接层将该向量映射回原始特征图的通道数，并使用sigmoid函数进行激活。

2. 添加SENet模块到YOLOv8：在YOLOv8的网络结构中，可以选择在每个卷积层之后添加SENet模块。具体而言，可以在YOLOv8的Darknet53主干网络中的每个卷积层之后添加一个SENet模块。

3. 训练和调优：添加SENet后，需要重新训练YOLOv8模型，并根据实际情况进行调优。可以使用已标注的目标检测数据集进行训练，并通过调整超参数和网络结构来提高模型性能。