yolov5加入了注意力之后,要修改head里面的concat的from系数

在YOLOv5中加入注意力机制后，需要调整头部（head）中的concat操作的from系数。

在YOLOv5的网络结构中，head部分负责预测物体的边界框和类别。在原始的YOLOv5中，head部分是通过将多尺度的特征图进行concat操作，并使用卷积层进行特征融合，最后进行预测。

而在加入注意力机制后，我们希望模型能够更加关注重要的特征，以提高物体检测的准确性。为了实现这一目标，需要对头部的concat操作进行修改。

具体来说，注意力机制可以通过计算各个特征图的注意力权重，然后将这些权重乘以对应的特征图，再进行concat操作。这样，融合后的特征图会更加关注重要的特征。

因此，我们需要修改head中的concat操作的from系数，使其适应注意力机制的引入。具体的修改方式可以根据注意力机制的具体实现细节来确定。

总结而言，在YOLOv5中加入注意力机制后，需要调整head中concat操作的from系数，以便更好地融合关键特征，提高物体检测的准确性。