yolov5改进CBAM

YOLOv5是YOLO系列目标检测算法的一种改进版本，它通过结合CBAM（Convolutional Block Attention Module）来提升检测性能。CBAM是一种注意力机制模块，它可以在卷积神经网络中引入空间和通道注意力，以提高特征的表示能力。

要将CBAM应用于YOLOv5中，首先需要进行一些配置。在配置文件中，需要修改common.py、yolo.py和yolov7_CBAM.yaml文件。

在common.py文件中，需要添加CBAM相关的配置信息，如CBAM模块的参数设置和注意力机制的类型。

在yolo.py文件中，需要将CBAM模块添加到YOLOv5的网络结构中，具体实现可以参考论文中的方法。

在yolov7_CBAM.yaml文件中，需要对网络结构进行配置，包括CBAM模块的位置和参数设置。

关于YOLOv5改进CBAM的详细步骤和代码实现，可以参考博主的CSDN或QQ空间，他们会提供相关的教程和代码示例供交流和学习。，该论文介绍了CBAM模块的设计思路和实验结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合CBAM](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127585358)[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: 100%"]
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