YOLOv5s嵌入SE注意力机制网络结构

YOLOv5s是一种目标检测算法，而SE注意力机制是一种用于增强模型表达能力的技术。在YOLOv5s中，SE注意力机制被嵌入到了网络结构中，以提高模型的性能。

具体来说，YOLOv5s中使用了SENet（Squeeze-and-Excitation Network）模块，该模块包含两个步骤：squeeze和excitation。在squeeze步骤中，通过全局平均池化将每个通道的特征图压缩为一个标量值，以获取通道的全局信息。在excitation步骤中，使用两个全连接层对每个通道进行加权，以学习通道之间的相关性，并将加权后的特征图作为输出。

在YOLOv5s中，SENet模块被嵌入到了主干网络中的多个卷积层中，以增强模型对目标的表达能力。通过引入SE注意力机制，YOLOv5s可以更好地捕捉目标的细节信息，从而提高检测精度。