[人工智能]Yolov5 网络改进之增加SE、CBAM、CA、ECA等注意力机制

本文以Yolov5 6.0版本为例，讲解如何添加SE、CA、ECA、CBAM等即插即用的小模块，可同时适配其他网络结构。在这之前需要明白yolov5文件夹的三个小点：

• models\common.py，Yolov5网络的所有模块都在该文件内实现，我们的改进也在该文件中进行。
• models\yolo.py，parse_model方法是对网络结构进行整体搭建，同时起到注册common.py中各类模块的作用。
• models\yolov5m.yaml(以m结构为例)，网络的配置文件，models\yolo.py依据这个配置文件中的信息对整体网络进行构建。如下图所示：每一行中的第一个参数-1代表接收上一层的通道数，第二个参数代表模块的数量，第三个参数代表模块的名字，第四个参数代表模块所需的参数。

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