你会修改yolov5嘛

是的，我可以帮助你修改YOLOv5。YOLOv5是一个基于PyTorch的目标检测模型，相比于YOLOv4，它有一些不同的网络结构。下面是一个示例的Python代码，演示了如何使用SE注意力机制扩展YOLOv5的主干网络：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

def conv_block(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=bias),
        nn.BatchNorm2d(out_channels),
        nn.ReLU(inplace=True)
    )

class SEBlock(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction=16):
        super(SEBlock, self).__init__()
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc1 = nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1)
        self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        out = self.pool(x)
        out = F.relu(self.fc1(out))
        out = torch.sigmoid(self.fc2(out))
        return x * out

class YOLOv5Backbone(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOv5Backbone, self).__init__()
        self.conv1 = conv_block(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.se1 = SEBlock(32)
        self.conv2 = conv_block(32, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.se2 = SEBlock(64)
        # 添加其他网络层...

    def forward(self, x):
        x = self.se1(self.conv1(x))
        x = self.se2(self.conv2(x))
        # 继续添加其他网络层...

        return x

# 创建YOLOv5模型
backbone = YOLOv5Backbone()
# 添加其他YOLOv5层...

model = nn.Sequential(
    backbone,
    # 添加其他YOLOv5层...
)

在这个示例中，`conv_block` 函数定义了一个基本的卷积块，`SEBlock` 类定义了一个SE注意力机制块，`YOLOv5Backbone` 类使用这些块来构建YOLOv5的主干网络，并在适当的位置添加SE注意力机制。

请注意，这只是一个示例，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改。另外，为了使用这个代码，你需要安装PyTorch库。