YOLOv8系列：引入SKAttention注意力机制进行计算机视觉

在计算机视觉领域，物体检测是一个常见的任务。YOLOv8是一种流行的物体检测算法，它通过基于深度学习的方法，能够在图像中实时和准确地检测出多个目标物体的位置和类别。为了进一步提升YOLOv8的性能，在本文中我们将介绍如何为YOLOv8添加一种有效的注意力机制——SKAttention。

SKAttention是一种轻量级的注意力机制，它在计算机视觉任务中取得了显著的性能提升。它通过引入多个分支并学习其权重，可以使模型更加关注目标物体的重要特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

下面我们将使用Python代码来说明如何在YOLOv8中添加SKAttention。

# 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义SKConv模块