加强版YOLOv8：引入CrissCrossAttention注意力机制

加强版YOLOv8：引入CrissCrossAttention注意力机制

计算机视觉是当今最热门的技术之一，并且在各种应用场景中都得到了广泛的应用。其中，目标检测是计算机视觉领域中最为基础和重要的任务之一。而对于目标检测模型来说，注意力机制可以有效地提高模型的性能，特别是对于小物体的检测效果。

在过去的几年中，深度学习技术不断迭代更新，许多新的检测算法层出不穷。其中，Yolo系列因其快速的检测速度和较高的准确率越来越受到研究者们的关注。本文中，我们将介绍一种新的CrissCrossAttention注意力机制，并将其引入到YOLOv8模型中，以增强模型的性能。

CrissCrossAttention注意力机制的主要思想是在特征图内部进行交叉注意力的计算，以捕获不同空间位置上的相关信息。具体实现时，可以通过将一张特征图拆分成不同的块，然后在不同的块之间进行交叉卷积操作，从而实现区域间的交叉信息传递。

在YOLOv8模型中引入CrissCrossAttention注意力机制的代码实现如下所示：

import torch.nn as nn