yolov5加入注意力机制后效果下降

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你提到在YOLOv5的backbone中加入了注意力机制，但是发现效果下降了。这可能是因为注意力机制的引入增加了模型的复杂性，导致训练过程中的收敛速度变慢或者出现了过拟合的情况。此外，由于你提到的轮数较少，可能还没有充分训练模型以发挥注意力机制的优势。建议你增加训练轮数，或者尝试使用更大的数据集进行训练，以获得更好的效果。另外，你还可以尝试调整注意力机制的参数或者尝试其他类型的注意力机制，以找到更适合你的任务的注意力机制。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLOv5-6.x】解决加入CA注意力机制不显示FLOPs的问题](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/124086801)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [在yolov5中加入Attention机制](https://blog.csdn.net/renzerhyx/article/details/124428464)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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