YOLOv8改进 | 注意力机制 | 在主干网络中添加MHSA模块【原理+附完整代码】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是Transformer模型中的一个核心概念，它允许模型在处理序列数据时同时关注不同的位置和表示子空间。这种机制是“自注意力”（Self-Attention）的一种扩展，自注意力又称为内部注意力（Intra-Attention），是一种注意力机制，用于对序列中的每个位置进行加权，以便在编码每个位置时能够考虑到序列中的其他位置。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

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目录

1. 原理

2. 多头自注意力机制代码实现

2.1 将MHSA添加到YOLOv8代码中

2.2 更改init.py文件

2.3 添加yaml文件

2.4 在task.py中进行注册

2.5 执行程序

3. 完整代码分享

4. GFLOPs

5. 总结

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1. 原理