加强目标检测模型：YOLOv8系列新增CrissCrossAttention

加强目标检测模型：YOLOv8系列新增CrissCrossAttention

在目标检测领域，不断有新的算法提出来，为了更好地识别对象并提升模型准确度，研究人员们不断推陈出新。其中一维注意力机制就在近两年迅速兴起，在各种任务上都取得了不错的效果，因此也成为了当前的热点之一。

在这里，我们将为大家介绍一种新型的目标检测算法——YOLOv8，同时我们在其基础上加入了CrissCrossAttention注意力机制，以更好地增强模型的适应性和鲁棒性。

CrissCrossAttention机制是针对空间特征映射的多维注意力机制，它可以对特征图上每一个像素点进行注意力计算，从而提取出最具代表性的特征用于后续的检测任务中。下面让我们看下如何将该机制嵌入到YOLOv8中。

首先，我们需要引入相关的库并定义一些常量：

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