YOLOv5s添加注意力机制

YOLOv5s是一种目标检测算法，它YOLO系列的最新版本之一。在YOLOv5s中添加注意力机制可以提升模型的性能和准确度。注意力机制可以帮助模型更加关注重要的目标区域，从而提高目标检测的效果。

在YOLOv5s中，添加注意力机制的方法主要有两种：SENet和CBAM。

1. SENet（Squeeze-and-Excitation Network）：SENet通过引入一个注意力模块来增强模型对重要特征的关注程度。该模块包括两个步骤：首先，通过全局平均池化将特征图压缩为一个向量；然后，通过两个全连接层将该向量映射为一个权重向量，用于对特征图进行加权。这样，模型可以更加关注重要的特征，提高目标检测的准确度。

2. CBAM（Convolutional Block Attention Module）：CBAM也是一种注意力机制，它结合了空间注意力和通道注意力两个模块。空间注意力模块通过学习特征图的空间相关性来提取重要的空间信息；通道注意力模块通过学习特征图的通道相关性来提取重要的通道信息。这样，CBAM可以同时关注空间和通道上的重要特征，提高目标检测的性能。