YOLOv8系列：引入SOCA注意力机制优化计算机视觉

YOLOv8是一系列流行的目标检测算法，它在计算机视觉领域具有广泛的应用。为了进一步提高YOLOv8的性能，研究人员引入了SOCA（Spatial and Channel Attention）注意力机制。本文将详细介绍YOLOv8和SOCA注意力机制，并提供相应的源代码实现。

一、YOLOv8简介
YOLOv8是基于深度学习的目标检测算法，其主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。YOLOv8通过将输入图像划分为网格单元，并在每个单元中预测目标的边界框和类别信息。相较于传统的目标检测算法，YOLOv8具有更快的推理速度和较高的准确率。

二、SOCA注意力机制
SOCA注意力机制是基于通道注意力机制和空间注意力机制的结合。通道注意力机制用于提取图像中不同通道的特征表示，而空间注意力机制则用于捕捉目标在图像中的空间关系。

为了在YOLOv8中引入SOCA注意力机制，我们需要对其网络结构进行修改。以下是一个简化版的YOLOv8网络结构示例：

import torch
import torch.nn as nn

class YOLOv8