python为现有yolo模型增加cbam 且把改动部分标记出来

首先，我们需要安装 `pytorchcv` 库，它包含了实现 CBAM 的 YOLOv3 模型。可以通过以下命令安装：

pip install pytorchcv

接下来，我们需要加载预训练的 YOLOv3 模型，并对其进行修改以增加 CBAM。以下是代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from pytorchcv.models.yolo import yolo3_darknet53_voc

# 加载预训练的 YOLOv3 模型
model = yolo3_darknet53_voc(pretrained=True)

# 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,
                             padding=0)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1,
                             padding=0)

        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, 1, kernel_size=1, padding=0)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = avg_out + max_out
        out = self.sigmoid(self.conv1(out))
        out = x * out
        return out

# 修改 YOLOv3 模型，增加 CBAM
for i, module in enumerate(model.features):
    if isinstance(module, nn.Conv2d):
        if module.out_channels == 512:
            # 在最后一个卷积层后添加 CBAM
            model.features[i] = nn.Sequential(
                module,
                CBAM(512)
            )

# 将修改后的 YOLOv3 模型保存到文件中
torch.save(model.state_dict(), 'yolov3_cbam.pth')

在上述代码中，我们定义了一个 `CBAM` 类，它实现了 CBAM 模块。然后，我们遍历 YOLOv3 模型的所有卷积层，找到最后一个卷积层，并在其后面添加 CBAM 模块。最后，我们将修改后的 YOLOv3 模型保存到文件中。