yolov5中引入SEBlock

在YOLOv5中引入SEBlock，这个改进方法是通过引入SENet来增强YOLOv5的特征表示能力。SEBlock是一种注意力机制，它可以自动学习图像中的重要特征，并加权融合这些特征，从而提高目标检测的准确性和性能。SEBlock通过学习通道间的关系来自适应地调整特征图中每个通道的权重，使得更重要的特征通道得到更大的权重，从而增强了网络对重要特征的感知能力。这种改进方法不仅适用于YOLOv5，还可以应用于其他目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn，ssd等。它可以帮助改善目标检测算法在不同应用场景下的检测难点，提高检测的准确性和鲁棒性，对于科研工作者和工程实践者来说都具有一定的参考价值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [姿态识别示例代码 yolov5](https://download.csdn.net/download/snowjake/86398534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.38】引入RepVGG模型结构](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/127532645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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