YOLOv8改进，YOLOv8引入ResCBAM注意力机制，二次创新C2f结构
摘要
腕部创伤甚至骨折在日常生活中经常发生，在儿童中，他们占骨折病例的很大比例。在进行手术之前，外科医生通常会要求患者先进行 X 光成像，并根据放射科医生的分析进行手术准备。随着神经网络的发展，“You Only Look Once”（YOLO）系列模型在骨折检测中的应用越来越广泛，作为计算机辅助诊断（CAD）工具使用。注意力机制是提升模型性能的热门方法之一。作者提出了YOLOv8-AM，将注意力机制整合到原始YOLOv8架构中。
# 理论介绍
ResCBAM 模块结合了残差模块和 CBAM，CBAM 首先生成 1D 通道注意力图，然后生成 2D 空间注意力图以增强特征，最终特征通过元素级相加得出，能够更好地聚焦于目标区域，以提升特征表达能力。ResCBAM 工作流程为：
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输入特征通过 GAP和 GMP 生成不同的空间上下文描述符
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经过共享的 MLP 后计算出通道注意力图，随后生成空间注意力图
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最终将输出与输入特征相加形成增强的输出特征。
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