YOLOv5融合注意力机制

YOLOv5中融合了注意力机制，可以提升目标检测的性能。通过引入注意力机制，模型可以更加关注重要的特征，从而提高检测的准确性和稳定性。

在YOLOv5中，融合的注意力机制被称为SE模块（Squeeze-and-Excitation）。SE模块的目的是对特征图进行通道级别的自适应加权，使得模型能够更好地关注重要的特征信息。

具体而言，SE模块由两个步骤组成。首先，通过全局平均池化操作，将输入特征图的每个通道的空间维度压缩为一个标量。然后，使用两个全连接层对这些标量进行处理，以学习通道之间的权重关系。这些权重将用于对原始特征图进行通道级别的加权。

通过引入SE模块，YOLOv5模型可以自适应地调整不同通道的重要性，从而提高目标检测的性能。注意力机制使得模型能够更加关注重要的特征，减少了一些无关或不重要的信息对目标检测结果的影响。