Yolov8改进---注意力机制：CoTAttention，效果秒杀CBAM、SE

 1.CoTAttention

 论文：https://arxiv.org/pdf/2107.12292.pdf

         CoTAttention网络是一种用于多模态场景下的视觉问答（Visual Question Answering，VQA）任务的神经网络模型。它是在经典的注意力机制（Attention Mechanism）上进行了改进，能够自适应地对不同的视觉和语言输入进行注意力分配，从而更好地完成VQA任务。

CoTAttention网络中的“CoT”代表“Cross-modal Transformer”，即跨模态Transformer。在该网络中，视觉和语言输入分别被编码为一组特征向量，然后通过一个跨模态的Transformer模块进行交互和整合。在这个跨模态的Transformer模块中，Co-Attention机制被用来计算视觉和语言特征之间的交互注意力，从而实现更好的信息交换和整合。在计算机视觉和自然语言处理紧密结合的VQA任务中，CoTAttention网络取得了很好的效果。

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