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前言：Hello大家好，我是小哥谈。SEAM(Squeeze-and-Excitation Attention Module)系列注意力机制是一种高效的特征增强方法，特别适合处理遮挡和小目标检测问题。该机制通过建模通道间关系来自适应地重新校准通道特征响应。在遮挡小目标检测中的应用优势包括：1）通道注意力增强：SEAM通过全局平均池化捕获通道级全局信息，帮助网络在遮挡情况下仍能关注关键特征。2）多尺度特征融合：SEAM系列中的变体(如SEAM-M)可整合多尺度特征，提升对小目标的敏感度。3）计算效率：相比其他注意力机制，SEAM添加的计算开销极小，适合实时检测系统。 🌈 

     目录

🚀1.基础概念

🚀2.添加步骤

🚀3.改进方法

💥💥步骤1：新建SEAM.py文件 

💥💥步骤2：修改tasks.py文件

💥💥步骤3：创建自定义yaml文件

💥💥步骤4：新建train.py文件