加完CBAM的yolov5的代码的github地址

<think>嗯，用户想要找加了CBAM的YOLOv5代码的GitHub地址。首先，我得确认CBAM是什么。CBAM是卷积块注意力模块，结合了通道注意力和空间注意力，用来提升模型性能。YOLOv5本身没有内置CBAM，所以用户可能需要第三方实现的版本。 接下来，我应该回忆一下常见的YOLOv5改进项目。GitHub上有很多开源仓库，比如ultralytics的官方YOLOv5可能没有，但社区贡献的分支可能会有。需要搜索关键词“YOLOv5 CBAM”或者“YOLOv5 attention”。 然后，考虑到GitHub的搜索功能可能不够精准，用户可能需要直接给出几个已知的仓库。比如，我过去见过的几个项目，比如Frok的YOLOv5-CBAM，或者一些fork出来的版本。但要注意这些仓库可能不是官方维护的，需要检查star数和最近更新时间，以确保可靠性。 另外，用户可能不熟悉如何在现有代码中添加CBAM模块，所以可能需要提供添加步骤的简要说明，比如在common.py中添加CBAM类，然后在yolo.py中注册模块，并修改配置文件。这可以帮助用户自行实现，如果他们找不到现成的仓库。 还要提醒用户注意许可证和兼容性，不同分支的代码可能基于不同版本的YOLOv5，比如v6.0或v7.0，需要对应相应的依赖环境。此外，建议用户参考论文或文档来验证实现的正确性。 最后，确保回答结构清晰，分步骤给出建议，包括搜索方法、可能的仓库链接、自行添加的方法和注意事项，帮助用户解决问题。</think>关于在YOLOv5中集成CBAM（Convolutional Block Attention Module）的代码实现，目前没有官方统一版本，但可以通过以下途径获取相关资源： 1. GitHub搜索建议： - 可直接在GitHub搜索栏输入以下关键词组合： ```markdown yolov5 CBAM site:github.com yolov5 attention module site:github.com ``` - 按"Most stars"排序可找到较受欢迎的实现，例如以下仓库（注意链接可能随时间变化）： • [ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)（官方仓库，无原生CBAM支持） • 第三方改进版本如：https://github.com/xxx/yolov5-CBAM（具体仓库需验证有效性） 2. 自行添加CBAM的步骤（需具备PyTorch基础）： ```python # 在models/common.py中添加CBAM模块 class CBAM(nn.Module): def __init__(self, c1, reduction=16): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(c1, c1//reduction, 1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(c1//reduction, c1, 1), nn.Sigmoid() ) self.spatial_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(2, 1, 7, padding=3), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): ca = self.channel_attention(x) x = ca * x sa = self.spatial_attention(torch.cat([torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)], dim=1)) return sa * x ``` 3. 使用注意事项： - 确认代码兼容性（YOLOv5版本建议v6.0+） - 注意许可证协议（多数基于AGPL-3.0） - 建议参考原始论文《CBAM: Convolutional Block Attention Module》验证实现正确性 建议通过GitHub的Advanced Search功能，使用"yolov5"+"CBAM"组合关键词筛选最近更新的仓库，同时注意检查代码提交记录和issue讨论以验证可靠性。