yolov7加入ECA

yolov7加入了ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制。这个注意力机制主要通过对待检测目标的通道进行加权，使网络更加关注目标，从而提高检测效果。ECA注意力机制是基于一篇CVPR2020上的文章ECANet进行改进的。ECANet对SENet模块进行了改进，引入了一种不降维的局部跨信道交互策略（ECA模块）和自适应选择一维卷积核大小的方法，从而实现了性能上的提升。需要注意的是，ECA注意力机制不仅仅可以添加到yolov5中，也可以添加到任何其他的深度学习网络中，不论是分类、检测还是分割任务，都可能会有不同程度的提升效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5-6.1-ECA.zip](https://download.csdn.net/download/FriendshipTang/87733835)[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系列算法改进NO.4]添加ECA通道注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125390766)[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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