YOLOv5改进系列：引入CA注意力机制的计算机视觉算法

计算机视觉领域一直在不断发展，目标检测是其中重要的研究方向之一。YOLOv5是一种经典的目标检测算法，它基于深度学习技术，具有高效、准确的特点。为了进一步提升YOLOv5的性能，我们将引入CA（Channel Attention）注意力机制。本文将详细介绍这一改进，并提供相应的源代码。

注意力机制在目标检测任务中发挥着重要的作用，它可以帮助网络更好地关注目标的关键部分，提高检测的准确性。CA注意力机制是一种常用的注意力机制之一，它通过对通道维度进行注意力计算，使得网络能够自动学习到不同通道的重要性，从而更好地捕捉目标的特征。

首先，我们需要在YOLOv5的网络结构中引入CA注意力机制。以下是一个示例代码片段，展示了如何在YOLOv5的卷积层中添加CA注意力机制：

import torch
import torch.nn as nn

class CAAttention(nn.Module)<