yolov5融入senet改良了哪些部分

Yolov5与Senet的结合主要是在网络的backbone部分进行改进。具体来说，作者在Yolov5的backbone模块中添加了SE模块，即Squeeze-and-Excitation模块，用于增强模型对关键特征的提取能力。

SE模块可以自适应地学习全局特征的权重，从而提高模型在目标检测任务中的性能。在Yolov5中，作者将SE模块加入到CSPDarknet53网络中，形成了CSPDarknet53-SE网络，使得模型在保持高速和高效的同时，能够更好地识别关键特征，进一步提高目标检测的准确率和性能。

总的来说，通过将SE模块融入到Yolov5的backbone中，可以提高模型的表达能力和特征提取能力，从而提高目标检测的性能。