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引入CBAM后，YOLOv5在基础骨干网的每个残差单元的最后添加了CBAM模块，并在中间层的SPP（Spatial Pyramid Pooling）层后也添加了CBAM模块。总之，通过引入CBAM注意力机制，YOLOv5改进了网络的基础骨干网、中间层和检测头，使得模型能够更好地捕捉特征之间的依赖关系，提高特征表示能力和检测精度。通过结合通道注意力和空间注意力，CBAM注意力机制能够自适应地调整不同

BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务，特别是目标检测和实例分割的神经网络架构。它扩展了特征金字塔网络（FPN），通过在金字塔级别之间引入双向连接，使信息能够在网络中同时进行自底向上和自顶向下的流动。以下是BiFPN的工作原理概述：1. 特征金字塔生成：最初，网络通过从骨干网络（通常是ResNet等卷积神经网络）的多个层中提取特征来生成特征金字塔。2. 双向连接：与传统FP

这些信息其实最重要的是DOI，因为DOI就像是身份证一样，每一篇论文都会有自己的DOI，但如果不知道DOI也没关系，填论文题目和作者名称等关键信息也可以查询是否检索。在发表完论文后通常需要检索报告证明自己的论文已经被sci等收录，话不多说，我们直接来上查询方法，这里以哈尔滨工业大学图书馆为例。校区选择一校区就可以，检索目的如果有选项就选上面的，没有选择其他就可以了，点击下一步。登录后填写信息，带*