改进YOLOv5 | 在 C3 模块中添加【EffectiveSE】【GlobalContext】【GatherExcite】【MHSA】注意力机制 | 附详细结构图

引言

YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，其性能不断被优化。在C3模块中引入注意力机制是提升模型性能的有效手段之一。本文将深入探讨EffectiveSE、GlobalContext、GatherExcite、MHSA四种注意力机制在YOLOv5中的应用，并提供详细的实现细节和实验结果分析。

四种注意力机制简介

• EffectiveSE（高效通道注意力）：对SE模块的改进，通过更少的参数和计算量，提高了通道注意力建模的效率。
• GlobalContext（全局上下文注意力）：通过捕获全局上下文信息，帮助模型更好地理解图像的整体语义。
• GatherExcite（聚合激发）：通过聚合特征并进行激发，增强特征表达能力。
• MHSA（多头自注意力）：借鉴Transformer中的自注意力机制，捕获特征之间的长距离依赖关系。

在YOLOv5的C3模块中添加注意力机制

具体实现步骤:

1. 选择注意力模块: 根据任务需求和计算资源选择合适的注意力模块。
2. 修改C3模块: 在C3模块的Bottlen