YOLOV8添加LSKA

### 修改YOLOv8实现以添加LSKA模块

为了在YOLOv8中集成LSKA（Local Spatial Key Attention）模块，需对多个文件进行调整。具体来说，在`ultralytics/nn/modules/block.py`、`ultralytics/nn/modules/__init__.py`以及`ultralytics/nn/tasks.py`这三个位置实施改动[^2]。

#### 编辑block.py文件

首先是在`ultralytics/nn/modules/block.py`内定义新的类来表示LSKA层：

import torch.nn as nn
from torchvision.ops import DeformConv2d

class LSKABlock(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, p=None, g=1, act=True):
        super(LSKABlock, self).__init__()
        # 定义卷积操作和其他必要的组件...
        
    def forward(self, x):
        # 实现前向传播逻辑...
        pass

此部分负责创建具体的LSKA机制并将其封装成可重用的形式。

#### 更新__init__.py文件

接着更新`ultralytics/nn/modules/__init__.py`以便能够导入新加入的LSKABlock类：

from .block import (C3, SPPF, Bottleneck, Conv, Concat, DetectMultiBackend,
                    DFL, LSKABlock)  # 新增这一行用于加载自定义的LSKA Block

这一步骤确保其他地方可以方便地访问到这个新增加的功能块。

#### 调整tasks.py配置

最后是对`ultralytics/nn/tasks.py`做适当修改，使得模型结构支持SPPF中的LSKA特性：

if m is SPPF:
    c_ = int(c * e)  # 计算通道数
    layers.append(SPPF(c_, c_, k=k)) if not use_lsk else \
                 layers.append(LSKABlock(c_, c_, k=k))

这里通过条件判断语句实现了当启用LSKA选项时替换默认SPPF的行为。

完成上述更改之后，按照常规流程编写相应的YAML配置文件来进行训练即可体验带有增强版空间注意力建模能力的新版本YOLOv8网络架构。