yolov5添加注意力机制SKAttention

Yolov5可以在backbone中加入SKAttention进行注意力加强，具体做法是在CSPDarkNet53的特征图计算之前，对于每个残差块进行SKAttention的计算。

SKAttention的实现使用了类似SENet的思想，但是引入了SK模块，可以更好地利用多通道特征。SKAttention的计算过程包括两步：首先，使用全局池化对每个通道进行降维，得到一组通道描述符；其次，使用一个自适应的卷积核对描述符进行融合，得到一个权重向量，对每个通道的特征进行加权。

具体实现可以参考yolov5/models/yolo.py中的CSPWithSK类和SKConv类。

相关问题

yolov8添加注意力机制ca

在YOLOv8中添加注意力机制可以提升其性能。注意力机制可以帮助模型更加关注重要的特征，从而提高目标检测的准确性。然而，关于YOLOv8添加CA（Channel Attention）注意力机制的具体细节，我没有找到相关的资料。目前，YOLOv5系列中有多种注意力机制可供选择，如ShuffleAttention、CrissCrossAttention、S2-MLPv2、SimAM、SKAttention、NAMAttention、SOCA、CBAM、SEAttention、GAMAttention、CA和ECA等[2]。这些注意力机制可以根据具体的需求进行选择和应用。