YOLOV8改进：加入RCS-OSA模块，提升检测速度_yolov8学习率下降

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。
2.涨点效果：RCS-OSA模块更加轻量化，有效提升检测速度！

凭借速度和精度之间的良好平衡，前沿的YOLO框架已成为最有效的目标检测算法之一。然而，使用YOLO网络在脑肿瘤检测中的性能研究很少。提出了一种新的基于信道Shuffle的重参数化卷积YOLO架构(RCS-YOLO)。我们提出了RCS和RCS的一次聚合(RCS- osa)，将特征级联和计算效率联系起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集Br35H上的实验结果表明，该模型在速度和精度上均优于YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。值得注意的是，与YOLOv7相比，RCS-YOLO在每秒检测114.8张图像(FPS)的情况下，精度提高了2.6%，推理速度提高了60%。我们提出的RCS-YOLO在脑肿瘤检测任务上达到了最先进的性能

为了实现更快、更高精度的医学图像目标检测器，利用RepVGG/RepConv，提出了一种新的YOLO架构RCS-YOLO。本工作的贡献总结如下:

我们首先将RepVGG/RepConv与ShuffleNet相结合，开发了RepVGG/RepConv ShuffleNet (RCS)，该RCS受益于重新参数化，可以在训练阶段提供更