本文介绍了YOLOv9模型的改进，包括加入多种注意力机制，如SE、CBAM、ECA和SimAM。此外，还探讨了MobileViT轻量级视觉Transformer在移动设备上的应用，以及SelectiveKernelNetworks和A2-Nets的双注意力结构。最后，CoTAttention网络在视觉问答任务中的改进展示了跨模态注意力交互的重要性。

先放运行结果图

一、本文介绍

        本文将以SE注意力机制为例，演示如何在YOLOv9种添加注意力机制！

  SENet提出了一种基于“挤压和激励”（SE）的注意力模块，用于改进卷积神经网络（CNN）的性能。SE块可以适应地重新校准通道特征响应，通过建模通道之间的相互依赖关系来增强CNN的表示能力。这些块可以堆叠在一起形成SENet架构࿰