改进YOLO系列：引入选择性注意力LSK模块实现计算机视觉

目前在计算机视觉领域，物体检测是一个重要而具有挑战性的任务。YOLO（You Only Look Once）系列是一种流行的物体检测算法，以其实时性和准确性而受到广泛关注。在这篇文章中，我们将介绍YOLOv5/v，并引入了一种新的模块——选择性注意力LSK模块，用于改进YOLO算法在物体检测任务中的性能。

YOLOv5/v是YOLO系列的最新版本，它在YOLOv4的基础上进行了改进和优化。与以往版本相比，YOLOv5/v在速度和准确性之间取得了更好的平衡。在YOLOv5/v中引入了选择性注意力LSK模块，它能够提取图像中物体的关键特征，并通过注意力机制来加强重要的特征。

下面我们将详细介绍YOLOv5/v中的选择性注意力LSK模块的实现。

首先，让我们看一下选择性注意力LSK模块的结构。该模块由三个主要组件组成：局部特征提取器（Local Feature Extractor）、全局特征提取器（Global Feature Extractor）和选择性注意力机制（Selective Attention Mechanism）。

import torch
import torch.nn as nn
import torch