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在做目标检测项目，尤其是基于 YOLOv5 或 YOLOv7 的改进实验时，我发现不同注意力机制对模型性能的提升确实有明显影响，比如提高小目标检测能力、增强特征表达等。但每次找代码都得翻论文、找 GitHub，效率很低。所以我干脆把常见的注意力模块（比如 SE、CBAM、ShuffleAttention、SimAM 等）都整理到一起，统一了格式和接口，方便自己后续做结构替换和对比实验。这个整理也能帮助我更系统地理解各类注意力机制的原理和实现方式，也希望能为有类似需求的人提供一些参考。