基于改进 YOLOv5 的小目标检测论文代码复现

使用yolov5-6.0源码、yolov5x.yaml、yolov5x.pt

1、在主干网络中, 加入CBAM 注意力模块增强网络特征提取能力
参考：加入CBAM

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, CABlock, [128, 4]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]

2、在颈部网络部分, 使用 BiFPN 结构替换 PANet 结构, 强化底层特征利
用;
参考： BiFPN

3、在检测头部分, 增加高分辨率检测头, 改善对于微小目标的检测能力
参考：添加链接描述