YOLOV8改进：在C2f模块不同位置添加注意力机制

本文以CBAM注意力机制为例，在c2f模块的不同位置添加注意力机制，没有用v8自带的CBAM模块，而是自己之前用过的代码。

CBAM简单介绍：

CBAM这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。 给定一个中间特征图，我们的模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征修饰。 由于CBAM是轻量级的通用模块，因此可以以可忽略的开销将其无缝集成到任何CNN架构中，并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。

1.第一步，在ultralytics/nn/modules.py文件中添加CBAM注意力机制

########CBAMclass ChannelAttentionModule(nn.Module):    def __init__(self, c1, reduction=16):        super(ChannelAttentionModule, self).__init__()        mid_channel = c1 // reduction        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)        self.shared_MLP = nn.Sequential(            nn.Linear(in_features=c1, out_features=mid_channel),            nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True),            nn.Linear(in_features=mid_channel, out_features=c1)        )        self.act = nn.Sigmoid()        # 

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