YOLOv8系列：引入NAM Attention注意力机制用于计算机视觉

计算机视觉领域一直在不断发展，旨在改进目标检测算法的性能和准确性。YOLOv8是一种流行的目标检测算法，它以其快速且准确的检测能力而闻名。在本文中，我们将介绍如何在YOLOv8系列中添加NAM Attention（注意力）机制，以进一步提升其检测性能。

注意力机制在计算机视觉中起着重要的作用，它可以帮助模型在图像中集中注意力于关键区域，从而提高检测的准确性。NAM Attention是一种基于注意力的机制，该机制可以使模型在目标检测任务中更好地关注重要的图像区域。

下面是一个示例，展示了如何在YOLOv8系列中应用NAM Attention机制：

import torch
import torch.nn as nn

class NAMAttention(nn.Module