“YOLOv8系列：引入ShuffleAttention机制 计算机视觉“

近年来，深度学习在计算机视觉方向的应用变得越来越广泛。其中，目标检测是计算机视觉领域的一个重点研究方向。而 YOLOv8 系列模型，作为目标检测领域的研究热点，已经吸引了众多研究者的关注。在该系列模型基础上，我们引入了 ShuffleAttention 机制，进一步提高了模型的性能和可靠性。

ShuffleAttention 机制是一种注意力机制，可以在特征图上对信息进行选择性加权。通过引入 ShuffleAttention 机制，可以使 YOLOv8 模型更加稳定、精确地找出待检测物体的位置和分类。同时，ShuffleAttention 机制具有较强的通用性，可以应用于其他深度学习模型。

下面是我们在 YOLOv8 模型中引入 ShuffleAttention 机制的相关代码实现：

import torch.nn as nn

class ShuffleAttention(nn.Module):