鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）
YOLOv8 是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，广泛用于实时物体检测。为了提升模型性能，研究者们通常会在网络结构中加入注意力机制、C2f（Cross Stage Partial Networks with Feature Fusion）、自定义卷积层、设计更优的Neck和Detection Head。本文将对这些模块进行详细介绍，并提供代码示例和应用场景。
注意力机制
介绍
注意力机制是一种模仿人类视觉选择性观察特定区域的技术，能够提升网络对重要信息的关注度，忽略不相关的背景。
应用场景
- 图像分类
- 目标检测
- 自然语言处理
原理解释
注意力机制通过加权求和突出输入特征中的关键部分。最常见的注意力机制有软注意力和硬注意力。
代码示例
import torch
import torch.nn