yolo中的CBM模块作用

在 YOLOv5 和 YOLOv4 中，CBM（Contextual Attention Module）是一种上下文注意力模块，其作用是引入全局信息，提高检测效率和准确率。

CBM 通过对输入特征图进行卷积和池化操作，得到全局的上下文信息，并通过特征重标定，将上下文信息引入到每个特征点的特征表示中。这样，每个特征点的特征表示就能够综合利用局部特征和全局上下文特征，从而提升检测性能。

具体来说，CBM 由两个分支组成，一个分支用于处理输入特征图，另一个分支用于处理全局上下文信息。其中，输入特征图和上下文信息进行加权融合，得到最终的特征表示。CBM 通常与其他模块配合使用，如多尺度特征融合和注意力机制等，以提高检测的精度和效率。

总之，CBM 是一种引入全局上下文信息的模块，可以提高 YOLO 系列模型的检测效率和准确率。