senet融入yolov5中哪些地方改变了

SENet是一种用于图像分类任务的深度神经网络模型，它使用Squeeze-and-Excitation模块来自适应地调整卷积层的权重。在YOLOv5中，作者将SENet模型融入到了骨干网络中，以增强特征提取能力。

具体来说，作者在YOLOv5的骨干网络中使用了CSP（Cross Stage Partial）结构，并在每个CSP块内嵌入SENet模块。这样，SENet模块就可以自适应地调整每个CSP块内卷积层的权重，从而提高特征提取的准确性和鲁棒性。

此外，YOLOv5还采用了一些其他的技巧来改进模型的性能，比如使用Swish激活函数、使用DropBlock正则化方法等。这些改进使得YOLOv5在目标检测任务上取得了更好的表现。