YOLOv8添加MHSA

### 实现多头自注意力机制（MHSA）于YOLOv8

#### 修改网络结构以支持MHSA

为了在YOLOv8中集成多头自注意力机制(MHSA)，需要修改网络架构，特别是那些负责特征提取的部分。通常情况下，在卷积层之后加入MHSA可以显著提升模型对于复杂模式的理解能力[^1]。

import torch.nn as nn
from yolov8.models.common import C2f  # 假设这是原始的C2f模块定义位置

class MHSAC2f(C2f):
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
        
        self.mhsa = nn.MultiheadAttention(
            embed_dim=c2,
            num_heads=8,  # 可调整头部数量
            batch_first=True
        )
    
    def forward(self, x):
        b, c, w, h = x.shape
        
        # 调整形状适应MHSA输入要求
        qkv = x.view(b, c, -1).permute(0, 2, 1)

        attn_output, _ = self.mhsa(qkv, qkv, qkv)
        
        out = attn_output.permute(0, 2, 1).view(b, c, w, h)
        
        return out + x  # 残差连接保持原有信息流不变

这段代码展示了如何创建一个新的`MHSAC2f`类继承自原有的`C2f`模块，并在其内部加入了多头自注意力组件。注意这里的`nn.MultiheadAttention`函数来自PyTorch库，用于构建实际的MHSA逻辑[^4]。

#### 更新配置文件(yaml)

为了让新设计好的带有MHSA功能的模块生效，还需要更新YOLOv8项目的配置文件(`yolov8_MHSA.yaml`)。这一步骤涉及到指定哪些部分应该使用新的`MHSAC2f`而不是旧版本的`C2f`[^3]：

backbone:
  ...
  [[-1, 'Conv', [64, 3]], [-1, 'MHSAC2f', []]]  # 替换原来的[C2f]
neck:
  ...
  [[-1, 'SPPF'], [-1, 'MHSAC2f']]               # 同样替换为[MHSAC2f]
...

以上更改确保了在网络的不同层次上都能应用到改进后的特性。

#### 测试与验证

完成上述两步操作后，就可以按照常规流程训练或推理YOLOv8模型了。建议先在一个较小的数据集上测试效果，观察是否有预期之外的行为发生；同时监控GPU内存占用情况，因为增加了MHSA可能会导致资源需求上升。