YOLOv8系列：引入GAMAttention注意力机制实现计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域中一个重要的研究方向，在目标检测和图像分类等任务中发挥着重要作用。YOLOv8系列是目标检测算法中的一种重要方法，它通过实时检测图像中的物体并给出其位置和类别信息。为了进一步提升YOLOv8的性能，我们引入了GAMAttention（Global and Aggregation Module Attention）注意力机制。

注意力机制在计算机视觉中被广泛应用，它可以帮助模型在处理图像时更加关注重要的区域。GAMAttention是一种基于注意力机制的改进方法，通过引入全局注意力和聚合模块，增强了YOLOv8的感知能力和特征表达能力。

下面我们将详细介绍如何在YOLOv8算法中添加GAMAttention注意力机制，并提供相应的源代码。

首先，我们需要修改YOLOv8的网络结构。在YOLOv8的主干网络中，我们添加了GAMAttention模块。该模块包括全局注意力模块和聚合模块。

全局注意力模块用于捕捉全局上下文信息，帮助网络更好地理解整个图像。它通过使用全局平均池化层和全连接层来计算全局上下文向量。具体代码如下：

import torch
import torch.nn