🚀🚀🚀本文改进： SENetV2，squeeze和excitation全面升级，作为注意力机制引入到YOLOv8，放入不同网络位置实现涨点
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1.SENetV2
论文：https://arxiv.org/pdf/2311.10807v1.pdf
摘要：卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征，实现了图像分类的颠覆性突破，在基于视觉的任务中达到了最先进的准确率。在通道维度增加注意力机制，关键操作是squeeze和excitation。多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，并在大多数图像分类模型中用于学习提取的图像特征。
