CBAM引入yolo11

### 将CBAM模块集成到YOLOv1模型

为了将卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）引入到YOLOv1模型中，可以按照以下方法操作：

#### 修改网络结构
在网络定义部分加入CBAM层。假设已经有一个实现好的YOLOv1框架，在其骨干网络中的某些特定位置插入CBAM模块。

from cbam import CBAM  # 假设cbam库已安装并导入

class ModifiedYOLOv1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModifiedYOLOv1, self).__init__()
        
        # 定义原始的YOLOv1层...
        self.backbone = nn.Sequential(
            ...
            ConvLayer(in_channels=..., out_channels=...),  # 某一层之前
            CBAM(gate_channels=out_channels_of_previous_conv_layer),
            ...,
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.backbone(x)

这里`CBAM`类来自外部库或自定义实现，用于处理输入特征图的空间和通道维度上的注意机制[^1]。

#### 训练调整
由于增加了新的参数，可能需要重新训练整个模型或者至少微调新添加的部分。确保数据集足够大以支持额外的学习需求，并适当设置超参数如学习率、批次大小等。

#### 测试验证
完成上述修改后，通过测试集评估改进后的性能变化情况。观察mAP(mean Average Precision)指标以及其他相关度量是否有提升。