步骤1：在common.py中添加SE模块
class SE(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, r=16):
super(SE, self).__init__()
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.l1 = nn.Linear(c1, c1 // r, bias=False)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.l2 = nn.Linear(c1 // r, c1, bias=False)
self.sig = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
print(x.size())
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avgpool(x).view(b, c)
y = self.l1(y)
y = self.relu(y)
y = self.l2(y)
y = self.sig(y)
y = y.view(b, c, 1, 1)
return x * y.expand_as(x)
步骤2：在yolo.py文件中加入类名
新建yolos_se.yaml
注意力机制可以加在Backbone、Neck、Head等部分，常见的有两种：一种是在主干的SPPF前面添加一层；二是将Backbone中的C3全部替换。
yolo.py
运行yolo.py
修改train.py中的'--cfg'默认参数
