本文以CBAM注意力机制为例，在c2f模块的不同位置添加注意力机制，没有用v8自带的CBAM模块，而是自己之前用过的代码。
CBAM简单介绍：
CBAM这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。 给定一个中间特征图，我们的模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征修饰。 由于CBAM是轻量级的通用模块，因此可以以可忽略的开销将其无缝集成到任何CNN架构中，并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。
1.第一步，在ultralytics/nn/modules.py文件中添加CBAM注意力机制
########CBAMclass ChannelAttentionModule(nn.Module): def __init__(self, c1, reduction=16): super(ChannelAttentionModule, self).__init__() mid_channel = c1 // reduction self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.shared_MLP = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=c1, out_features=mid_channel), nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True), nn.Linear(in_features=mid_channel, out_features=c1) ) self.act = nn.Sigmoid() # 来源地址：https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/129458744
