yolov5改进cbam

YOLOv5的改进中，有一种注意力机制叫做CBAM（Convolutional Block Attention Module）。CBAM注意力机制是一种用于目标检测的注意力模块，它结合了通道注意力和空间注意力。通道注意力用于学习不同通道之间的重要性，以便更好地捕捉目标的特征。空间注意力则用于学习不同空间位置的重要性，以便更好地定位目标。

CBAM注意力机制的具体实现可以参考博客链接\[2\]中的内容。在这篇博客中，作者介绍了多种改进YOLOv5的注意力机制，其中包括CBAM。你可以点击链接查看详细的内容和源代码。

总之，YOLOv5的CBAM注意力机制是一种用于改进目标检测性能的注意力模块，它结合了通道注意力和空间注意力，可以提高目标检测的准确性和定位能力。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [改进YOLOv5、YOLOv8系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126503447)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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