YoloV8改进策略：Block改进|自研GroupxLSTM模块|即插即用（顶会专属）
xLSTM简介及优点
xLSTM（扩展LSTM） 是一种在传统长短期记忆网络（LSTM）基础上进行改进和扩展的循环神经网络（RNN）变体。LSTM作为处理序列数据（如时间序列分析、自然语言处理等）的强大工具，通过引入“门”机制（遗忘门、输入门、输出门）有效缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。xLSTM在保留LSTM核心优势的基础上，进一步增强了其性能，主要表现在以下几个方面：
- 增强记忆能力：xLSTM通过优化内部状态更新机制，增强了模型对长期依赖信息的捕捉能力，使得在处理长序列数据时能够保持更高的精度和稳定性。
- 灵活性提升：xLSTM引入了更多的参数或结构变化，使得模型可以根据不同任务的需求进行灵活调整，从而适应更广泛的应用场景。
- 计算效率：尽管增加了复杂度，但经过精心设计的xLSTM模型能够在保持高性能的同时，优化计算资源的使用，提升训练和推理的速度。
GroupxLSTM的优点
基于xLSTM的优异特性，我们进一步提出了GroupxLSTM，该模型在xLSTM的基础上融入了分组（Group）的思想，并借鉴了GroupMamba的分组扫描策略，具有以下显著优点：
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高效的空间依赖性建模：GroupxLSTM将输入通道分为四个组，每组在特定的空间方向（从