GAM attention

GAM（Global Attention Module）是一种注意力机制，用于提高模型的精度。它可以在不计成本的情况下提高模型的性能。GAM结构图和相关实验结果可以帮助我们更好地理解和应用GAM。

配置文件和代码的修改可以实现在YOLOv5/YOLOv7模型中使用GAM注意力机制。具体步骤如下：

1. 配置common.py文件：在common.py文件中添加GAM模块。例如，可以使用以下代码：

elif m is GAM:
    c1, c2 = ch[f], args[0]
    if c2 != no:
        c2 = make_divisible(c2 * gw, 8)

2. 配置yolo.py文件：在yolo.py文件中将GAM模块与YOLOv5/YOLOv7模型结合起来。例如，可以使用以下代码：

from models.common import GAM

# 在YOLOv5/YOLOv7模型中使用GAM注意力机制
elif m is GAMAttention:
    # 添加GAM模块
    self.m = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(c2, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
        nn.BatchNorm2d(c2),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(c2, c2, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
        nn.BatchNorm2d(c2),
        nn.ReLU(inplace=True),
        nn.Conv2d(c2, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
        nn.BatchNorm2d(c2),
        nn.Sigmoid()
    )

3. 配置yolov5_GAM.yaml文件：在yolov5_GAM.yaml文件中进行相应的配置。具体配置内容可以根据实际需求进行调整。

以上是使用GAM注意力机制的一般步骤和代码示例。通过这种方式，可以在YOLOv5/YOLOv7模型中引入GAM注意力机制，从而提高模型的精度。