C3注意力机制 改进yolo5s

C3注意力机制是一种改进的Yolo5s模型中的注意力机制。在Yolo5s模型中，引入了Coordinate Attention Block (CAB)来增强模型的性能。CAB是一种结合了SE和CBAM方法的注意力机制，既考虑了通道间的信息，又考虑了位置信息的重要性\[1\]。

具体添加C3注意力机制的步骤如下：
1. 在common.py中添加CAB模块，可以参考代码实现\[3\]。
2. 修改模型结构配置文件，新建一个文件夹，如yolov5s_CA.yaml，并修改现有模型结构配置文件\[2\]。
3. 在train.py中修改'--cfg'默认参数，训练时指定模型结构配置文件\[2\]。

通过添加C3注意力机制，可以提升Yolo5s模型的性能，使其在检测和分割等任务中表现更好\[1\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5改进系列（3）——添加CA注意力机制](https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/130619604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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