yolov5注意力机制cbam

Yolov5并没有直接实现注意力机制CBAM（Convolutional Block Attention Module），而是采用了一种不同的注意力机制。Yolov5中使用的注意力机制是SE（Squeeze-and-Excitation）模块，用于增强模型在不同特征图上的重要性权重。

SE模块通过学习特征图的通道权重，以自适应的方式调整它们的重要性。具体而言，SE模块包括一个全局平均池化层，用于降低特征图的空间维度为一个全局向量。然后，通过一个小型神经网络，将该全局向量变换为两个可学习的权重，用于对每个通道进行重新加权。最后，将这些权重应用到原始特征图上，以增强重要信息。

虽然Yolov5没有直接使用CBAM，但SE模块已经在模型中表现良好，并且在目标检测任务中取得了不错的性能。