YoloV8改进-三元注意力，小参数大能力，即插即用，涨点自如

注意力机制在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用，利用构建通道或空间位置之间的依赖关系的能力，有效地应用于各种计算机视觉任务。本文研究了轻量级但有效的注意力机制，并提出了一种新的计算注意力权重的方法——三元组注意力，通过一个三分支结构捕捉跨维度交互。对于输入张量，三元组注意力通过旋转操作和残差变换建立跨维度的依赖关系，并以极小的计算开销编码了跨通道和空间信息。这种方法既简单又高效，可以轻松地插入经典的主干网络中作为附加模块。在各种具有挑战性的任务中，如ImageNet-1k图像分类和MSCOCO和PASCAL VOC数据集上的目标检测，证明了该方法的有效性。此外，通过可视化检查GradCAM和GradCAM++结果，提供了对三元组注意力性能的深入见解。本文方法的实证评估支持了在计算注意力权重时捕捉跨维度依赖关系的重要性的直觉。