改进YOLOv8 | 即插即用篇 | C2F模块增加注意力机制 | 附详细结构图 计算机视觉

摘要：
本文针对目标检测算法YOLOv8进行改进，通过在C2F模块中引入注意力机制，提高目标的定位和分类性能。文章首先介绍了YOLOv8的基本原理和结构，然后详细阐述了注意力机制的原理和作用，并对修改后的C2F模块结构进行了说明。最后，给出了实验结果和源代码。

1. 引言
   目标检测是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。YOLOv8是一种常用的目标检测算法，具有高效率和准确性的特点。然而，在处理复杂场景时，YOLOv8仍存在一些问题，如低分辨率下的目标定位不准确等。为了解决这些问题，本文提出在C2F模块中引入注意力机制，并对其进行改进。

2. YOLOv8基本原理
   YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法。它将图像划分为若干个网格，每个网格预测多个目标。YOLOv8由Darknet53作为主干网络，通过多个卷积层和全连接层进行特征提取和预测。然后，通过置信度得分和边界框坐标来确定目标的位置和类别。

3. 注意力机制原理
   注意力机制是一种模拟人类视觉注意过程的方法，通过给予重要区域更多的关注来提高模型的性能。在本文中，我们使用了通道注意力机制，它能够自动学习每个通道的重要性并对其进行加权。注意力机制通过引入门控机制来调整特征图的通道权重。

4. C2F模块改进
   C2F模块是YOLOv8中负责将高层语义特征与低层细节特征融合的模块。为了引入注意力机制，我们在C2F模块中添加了一个注意力子模块。该子模块由全局平均池化层、两个全连接层和一个Sigmoid激活函数组成。全局平均池化层用于对每个通道的特征进行降维，然后通过两个全连接层将降维后的特征映射到注意力权重。最后，通过Sigmoid激活函数将注意力权重限制