bytetrack，注意力机制用yolov5手机检测 怎么写技术路线

以下是一种可能的技术路线：

1. 数据准备：收集用于训练的图像数据集，并进行标注。可以使用开源的标注工具，如LabelImg。

2. 模型选择：选择一个适合于目标检测任务的深度学习模型。由于要在手机上运行，需要考虑模型大小和计算量的限制。 YOLOv5 是一个轻量级的模型，可以考虑使用。

3. 模型训练：使用准备好的数据集来训练模型。可以使用深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，来实现训练。

4. 模型优化：针对手机上的计算资源和内存限制，需要对模型进行优化。可以使用一些技术，如量化、剪枝、模型压缩等。

5. 模型部署：将优化后的模型部署到手机上，并编写一个移动应用程序，用于调用模型进行目标检测。可以使用一些开源的移动应用程序框架，如Flutter或React Native。

6. 测试和调试：测试和调试应用程序，确保模型在手机上的性能和准确性都符合要求。可以使用一些测试工具，如TensorFlow Lite Benchmark。