yolov5cbam作用

YOLOv5CBAM是基于YOLOv5算法的改进版本，其引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）模块。CBAM模块在特征提取阶段引入了注意力机制，以增强网络对重要特征的关注能力。具体而言，CBAM模块包括两个子模块：通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）。

通道注意力模块用于对每个通道的特征图进行加权，以提升重要特征的表示能力。它通过计算每个通道的平均池化和最大池化，并经过全连接层得到权重，然后将权重应用到每个通道上，使得网络更加关注重要的特征。

空间注意力模块用于对特征图的空间维度进行加权，以提升重要区域的表示能力。它通过计算特征图的平均池化和最大池化，并经过全连接层得到权重，然后将权重应用到特征图上，使得网络更加关注重要的区域。

YOLOv5CBAM通过引入CBAM模块，能够增强网络对重要特征和区域的关注能力，从而提升目标检测的性能和精度。