Yolov8涨点神器：注意力机制---多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块，助力小目标检测，暴力涨点

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✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况

2.Context Aggregation介绍 

论文：https://arxiv.org/abs/2106.01401

        仅需22M参数量，所提CONTAINER在ImageNet数据集取得了82.7%的的top1精度，以2.8%优于DeiT-Small；此外仅需200epoch即可达到79.9%的top1精度。不用于难以扩展到下游任务的Transformer方案(因为需要更高分辨率)，该方案CONTAINER-LIGHT可以嵌入到DETR、RetinaNet以及Mask-RCNN等架构中用于目标检测、实例分割任务并分别取得了6.6，7.6，6.9指标提升。