YOLOv8系列：引入CBAM注意力机制的计算机视觉

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破，其中物体检测是一个重要的任务。YOLO（You Only Look Once）系列是一种流行的实时物体检测算法，其最新版本是YOLOv4。然而，为了进一步提升检测性能，研究人员提出了一种改进的版本，即YOLOv8，它引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制。

CBAM注意力机制是一种用于增强卷积神经网络（CNN）感知能力的模块。它结合了通道注意力机制（Channel Attention Module）和空间注意力机制（Spatial Attention Module），以提取关键特征并抑制噪声。通过引入CBAM模块，YOLOv8在物体检测任务中可以更好地理解图像内容，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

下面我们将详细介绍如何将CBAM注意力机制集成到YOLOv8中，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.