改进YOLOv5系列：引入自注意力机制及卷积集成

改进YOLOv5系列：引入自注意力机制及卷积集成

YOLOv5是当前计算机视觉领域研究最为活跃的目标检测框架之一，具有精度高、速度快等优点。然而，在实际应用中，YOLOv5也存在一定的缺陷，比如说目标边框不够精确，以及对小目标的识别率较低等问题。基于这些问题，我们提出了ACmix结构的改进方案，引入了自注意力机制和卷积集成，以提升目标检测的效果。

首先，我们在YOLOv5原有的骨干网络中加入了自注意力机制。具体来说，我们采用了SE-Net的思路，在每个卷积层后加入一个全局自注意力模块，以便网络自动调整各个特征通道的权重。此外，我们还增加了Squeeze-and-Excitation的结构，以压缩特征通道维度，进一步提高自注意力效果。具体代码实现如下：

import torch.nn as nn

class SE_Block(nn