YOLOv5 添加注意力机制：计算机视觉进阶探索

一、引言
计算机视觉领域的发展日新月异，为了更好地探测和识别图像中的目标，研究人员不断提出新的改进方法。本文将介绍如何在YOLOv5算法中添加注意力机制，以进一步提升目标检测性能。同时，我们将分享相应的源代码，帮助读者实践这一改进。

二、注意力机制简介
注意力机制是模仿人类视觉系统的重要组成部分，在计算机视觉领域也得到了广泛应用。通过对图像中不同区域的关注程度进行加权，注意力机制可以使算法更加聚焦于重要的特征区域，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。

三、YOLOv5原理回顾
YOLOv5是一种实时目标检测算法，具有高准确性和高速度的特点。它将目标检测问题看作是一个回归问题，通过一个预定义的网格划分将图像划分为多个小区域，每个小区域输出一个边界框和相应的目标概率，最终通过非极大值抑制获取最终的检测结果。

四、添加注意力机制
为了在YOLOv5中引入注意力机制，我们需要对模型进行相应的改进。具体而言，我们将注意力机制添加到YOLOv5的骨干网络中，以增强对目标区域的关注度。

以下是修改后的注意力机制代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch