YOLOv5加入GCT

### 如何在YOLOv5中集成GCT（Global Context Transformer）模块

#### 添加GCT模块至YOLOv5架构

要在YOLOv5中加入GCT注意力机制，需修改网络结构文件并引入新的组件。具体操作涉及编辑`models/yolov5.py`或其他定义模型的部分，在适当位置嵌入GCT层。

from models.common import Conv, BottleneckCSP  # 原始导入语句保持不变
import torch.nn as nn                         # 导入库以便创建自定义层

class GCT(nn.Module):                        # 定义GCT类继承于nn.Module
    def __init__(self, channels_in, ratio=16):
        super(GCT, self).__init__()
        hidden_channels = int(channels_in / ratio)

        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channels_in, hidden_channels),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(hidden_channels, channels_in * 2),  # 双线性映射
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()                # 获取输入张量尺寸信息
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)      # 对特征图做全局平均池化处理
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)       # 将压缩后的向量送入全连接层计算权重系数
        
        scale, shift = y.chunk(2, dim=1)     # 分割成缩放和平移两部分参数
        out = x * (scale + 1) + shift         # 应用变换调整原始特征图
        return out                           # 返回增强过的输出结果

此代码片段展示了如何构建一个简单的GCT实现[^4]。接下来是在YOLOv5配置文件中指定该组件的位置：

假设希望在整个骨干网之后应用一次GCT，则可以在对应py脚本里相应地方插入如下调用:

def build_backbone():
    ...
    backbone.add_module('gct', GCT(backbone.out_channels))
    ...

对于更复杂的部署方案比如多尺度融合处添加多个GCT实例，可以根据实际需求灵活安排其放置点，并确保每次改动后都能正常训练与推理。

#### 配置优化设置

当成功植入GCT单元后，可能还需要微调一些超参来适应新特性带来的变化。这包括但不限于学习率、batch size的选择；正则项强度调节；以及针对特定硬件平台做出必要的编译选项设定等。例如，在CUDA环境下运行时建议开启混合精度加速以提升效率[^5]。