YOLOv5为什么要引入注意力机制

YOLOv5是一种目标检测算法，它的主要特点是速度快、精度高。为了进一步提高模型的性能，YOLOv5在网络结构中引入了注意力机制。 具体来说，YOLOv5使用了SENet（Squeeze-and-Excitation Network）模块作为注意力机制。SENet模块可以根据输入数据的不同特征，自适应地学习每个特征的权重，从而更加关注那些对输出结果有更大贡献的部分。这样可以使模型更加准确地定位和识别目标，提高检测精度。 除了SENet模块外，YOLOv5还使用了CBAM（Convolutional Block Attention Module）模块作为另一种注意力机制。CBAM模块可以同时考虑空间和通道维度上的特征，从而更加全面地捕捉输入数据的信息，提高模型的性能和鲁棒性。 总之，通过引入注意力机制，YOLOv5可以更加有效地处理输入数据，提高模型的性能和鲁棒性，为目标检测任务提供更好的解决方案。