YOLOv5改进：引入EMA注意力机制优化计算机视觉

计算机视觉在识别和定位对象方面发挥着重要作用。YOLOv5是一种流行的目标检测算法，但它仍然有改进的空间。本文将介绍一种改进的版本，通过引入EMA（指数移动平均）注意力机制，提高YOLOv5的性能。

注意力机制在计算机视觉领域起着关键作用，可以帮助模型集中注意力于重要的图像区域。EMA注意力机制是一种基于指数移动平均的方法，用于计算每个位置的注意力权重。它通过考虑历史信息来平滑权重，从而提高模型的稳定性和鲁棒性。

下面是修改后的YOLOv5代码，其中包含了EMA注意力机制的实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class EMAAttention(nn.Module):