前言：Hello大家好，我是小哥談。SEAM(Squeeze-and-Excitation Attention Module)系列注意力機制是一種高效的特征增強方法，特別適合處理遮擋和小目標檢測問題。該機制通過建模通道間關系來自適應地重新校準通道特征響應。在遮擋小目標檢測中的應用優勢包括：1）通道注意力增強：SEAM通過全局平均池化捕獲通道級全局信息，幫助網絡在遮擋情況下仍能關注關鍵特征。2）多尺度特征融合：SEAM系列中的變體(如SEAM-M)可整合多尺度特征，提升對小目標的敏感度。3）計算效率：相比其他注意力機制，SEAM添加的計算開銷極小，適合實時檢測系統。 ??
目錄
??1.基礎概念
??2.添加步驟
??3.改進方法
????步驟1：新建SEAM.py文件
????步驟2：修改tasks.py文件
????步驟3：創建自定義yaml文件
????步驟4：新建train.py文件
)
