C2F模块中添加注意力机制：实现自适应特征融合

注意力机制在计算机视觉任务中扮演着重要的角色。它可以帮助模型在处理图像时聚焦于重要的特征，并忽略不重要的信息。在C2F（从卷积到全连接）模块中添加注意力机制，可以增强模型对特征的感知能力，提高计算机视觉任务的性能。本文将介绍如何在C2F模块中添加注意力机制，并提供相应的源代码。

首先，让我们来了解一下C2F模块的结构。C2F模块是一种常用的网络结构，用于将卷积层的输出转换为全连接层的输入。它通常由一个或多个卷积层和一个全连接层组成。在这里，我们考虑一个简化的C2F模块，包含一个卷积层和一个全连接层。

接下来，我们将在C2F模块中添加注意力机制。注意力机制的核心思想是根据输入的特征图，动态地计算特征的权重，以便在特征融合过程中对不同的特征进行加权。在这里，我们将使用自注意力机制（self-attention）来实现注意力机制。

下面是C2F模块中添加注意力机制的详细结构图：

                    +-----------------+
                    |  卷积层        |
                    +--------+--------+
                             |
                             v
                    +--------+--------+
                    |  特征融合层  |
                    +--------+--------+
                             |
                             v
                    +--------+--------+
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