yolov5渐进注意力机制

Yolov5渐进注意力机制是YOLOv5的一种改进，它引入了注意力机制来提高检测精度。在传统的YOLOv5模型中，所有的特征图都会被用来预测边界框，这样会导致低层次的特征图中的信息也会被用来预测高层次的物体，从而影响检测的准确性。为了解决这个问题，Yolov5引入了渐进式注意力机制，它可以让低层次的特征图更加关注小目标，而高层次的特征图更加关注大目标。这种方法可以提高小目标和大目标的检测精度。

具体来说，渐进式注意力机制是通过将不同层次的特征图进行加权融合来实现的。对于低层次的特征图，引入一个注意力系数，使得它们对小目标更加敏感。而对于高层次的特征图，则引入另一个注意力系数，使得它们对大目标更加敏感。通过这种方式，Yolov5可以在保持检测速度的同时提高检测精度。