YOLOv8系列：引入SKAttention注意力机制进行计算机视觉

在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，而YOLOv8系列是一系列经典的目标检测算法。为了进一步提升YOLOv8的性能，我们可以引入SKAttention（Selective Kernel Attention）注意力机制，它可以帮助网络更好地聚焦在关键的特征上，从而提高检测精度和鲁棒性。

SKAttention注意力机制的核心思想是引入多个并行的分支，每个分支在不同的感受野上进行特征提取，并通过适当的注意力权重进行融合。这使得网络能够自适应地选择不同感受野下的特征进行更准确的目标检测。

下面我们将详细介绍如何将SKAttention注意力机制应用于YOLOv8系列算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要在YOLOv8的网络结构中添加SKAttention模块。在每个检测层之后，我们插入一个SKAttention模块，用于提取不同感受野上的特征。

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