yolov8添加注意力机制

将注意力机制引入到 YOLOv8 中可以使模型更加关注重要的目标区域，提高检测精度。具体实现可以考虑以下两种方式：

1. Squeeze-and-Excitation(SE)模块：SE模块是一种轻量级的注意力机制，可以在不增加计算量的情况下提高模型性能。在 YOLOv8 中，可以将SE模块添加到卷积层中，以增强卷积层的表达能力。SE模块的实现可以参考以下代码：

class SEModule(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SEModule, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

2. CBAM模块：CBAM模块是一种更加复杂的注意力机制，可以同时对空间和通道信息进行建模，具有更好的性能。在 YOLOv8 中，可以将CBAM模块添加到卷积层中，以提高模型的表达能力。CBAM模块的实现可以参考以下代码：

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
        )

        self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=7, padding=3)

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()

        # Channel attention
        avg_out = self.avg_pool(x).view(b, c)
        max_out = self.max_pool(x).view(b, c)
        out = self.fc(avg_out) + self.fc(max_out)
        out = out.view(b, c, 1, 1)
        out = x * out.expand_as(x)

        # Spatial attention
        avg_out = torch.mean(out, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(out, dim=1, keepdim=True)
        out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        out = self.conv(out)
        out = torch.sigmoid(out)
        out = out.expand_as(x)

        return x * out

以上代码只是一个示例，可以根据具体需求进行修改和调整。在将注意力机制引入到 YOLOv8 中时，还需要注意模型的稳定性和收敛性等问题。