YOLOV8改进：TripletAttention | 即插即用的轻量级注意力机制

 1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。

3.涨点效果：TripletAttention，轻量级注意力机制,实现有效涨点！

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由于注意机制具有在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力，近年来在各种计算机视觉任务中得到了广泛的研究和应用。在本文中，我们研究了轻量级但有效的注意机制，并提出了三重注意，这是一种利用三分支结构捕获跨维交互来计算注意权重的新方法。对于输入张量，三元组注意力通过旋转操作建立维度间依赖关系，然后进行残差变换，并以可忽略不计的计算开销对通道间和空间信息进行编码。我们的方法简单高效，可以作为附加模块轻松插入经典骨干网。我们证明了我们的方法在各种具有挑战性的任务上的有效性，包括在ImageNet-1k上的图像分类和在MSCOCO和PASCAL VOC数据集上的目标检测。此外，我们通过视觉检查GradCAM和GradCAM++结果，提供了对三重