YOLOv8改进之多尺度转换模块C2f-EMSC和C2f-EMSCP_yolo emsc

一、Efficient Multi-Scale-Conv和EMSCP

     Efficient Multi-Scale-Conv 是一种多尺度卷积网络架构，它通过在不同尺度上的输入图像上应用多尺度卷积操作来捕捉图像中的不同特征。该架构通过将不同尺度上的特征图进行级联操作，以获得更丰富的特征表示。它有助于提高模型的感知能力和表达能力，特别适用于处理具有不同尺度特征的图像。

     而 Efficient Multi-Scale-Conv P 是 Efficient Multi-Scale-Conv 的改进版本。它在 Efficient Multi-Scale-Conv 的基础上引入了位置感知模块（Position-aware Module）来增强模型对位置信息的感知能力。位置感知模块利用位置编码技术来编码特征图中的位置信息，并将位置信息与特征图进行融合，从而使模型能够更好地理解和利用位置信息。这有助于提高模型在处理具有空间结构的图像任务上的性能。

    主要区别在于 Efficient Multi-Scale-Conv P 引入了位置感知模块来增强模型对位置信息的感知能力。

二、代码实现

 1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn的目录下新创建一个文件夹other_modules，用于存放额外添加的改进模块。

  继续在该文件夹other_modules创建一个