基于YOLOV8的注意力机制源代码获取，开箱即用
资源描述
本仓库提供了一个基于YOLOV8的注意力机制源代码资源文件，旨在帮助开发者快速获取并应用多种注意力机制到YOLOV8模型中。该资源文件包含了以下11种注意力机制的实现代码：
- CBAM（Convolutional Block Attention Module）
- GAM（Global Attention Module）
- ResBlock_CBAM（Residual Block with CBAM）
- Triplet注意力（Triplet Attention）
- ShuffleAttention（Shuffle Attention）
- ECA（Efficient Channel Attention）
- SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）
- EffectiveSE（Effective Squeeze-and-Excitation）
- GCNet（Global Context Network）
- GENet（Gather-Excite Network）
- BAM（Bottleneck Attention Module）
使用说明
- 下载资源文件：请从本仓库中下载包含所有注意力机制源代码的资源文件。
- 集成到YOLOV8：将下载的源代码集成到你的YOLOV8项目中，根据需要选择合适的注意力机制进行应用。
- 开箱即用：资源文件中的代码已经过测试，可以直接使用，无需额外配置。
注意事项
- 请确保你已经安装了YOLOV8的相关依赖库。
- 在使用注意力机制时，建议根据具体任务需求选择合适的机制进行优化。
贡献与反馈
如果你在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待你的反馈，共同完善这个资源库。
希望这个资源文件能够帮助你在YOLOV8模型中成功应用注意力机制，提升模型的性能！