python为现有yolo模型增加cbam 且把改动部分标记出来

好的，首先需要明确一下，您是否已经有了一个已经训练好的 YOLO 模型，需要在这个模型上添加 CBAM。如果没有，您需要先训练一个 YOLO 模型，再进行 CBAM 的添加。

接下来，您需要在 YOLO 模型的代码中添加 CBAM 模块。首先，您需要导入必要的包和库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，您需要定义 CBAM 模块的代码。这里我们使用的是一个比较简单的 CBAM 实现，代码如下：

# 定义 CBAM 模块
class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction=16):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
        self.fc1 = nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1, bias=False)
        self.sigmoid_channel = nn.Sigmoid()
        self.conv_after_concat = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.sigmoid_spatial = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg = self.avg_pool(x)
        max = self.max_pool(x)
        avg = self.fc1(avg)
        avg = self.relu(avg)
        avg = self.fc2(avg)
        max = self.fc1(max)
        max = self.relu(max)
        max = self.fc2(max)
        channel_attention = self.sigmoid_channel(avg + max)
        spatial_attention = torch.cat([avg, max], dim=1)
        spatial_attention = self.conv_after_concat(spatial_attention)
        spatial_attention = self.sigmoid_spatial(spatial_attention)
        x = x * channel_attention * spatial_attention
        return x

CBAM 模块的输入是一个大小为 [batch_size, channels, height, width] 的张量，输出也是同样大小的张量。

接下来，您需要修改 YOLO 模型中的代码，将 CBAM 模块添加到适当的位置。我这里以 YOLOv3 为例，将 CBAM 模块添加到 YOLOv3 的每个卷积层后面。具体的修改如下：

# 定义 YOLOv3 模型
class YOLOv3(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(YOLOv3, self).__init__()
        # ...
        # 定义卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.cbam1 = CBAM(32)  # 添加 CBAM 模块
        # ...
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.cbam2 = CBAM(128)  # 添加 CBAM 模块
        # ...
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.cbam3 = CBAM(64)  # 添加 CBAM 模块
        # ...

在每个卷积层后面添加了一个 CBAM 模块。这里需要注意的是，CBAM 模块的输入通道数应该和卷积层输出通道数相同。

最后，您需要重新训练 YOLO 模型，并将训练好的模型保存下来。