在本文中，我们认为自注意力应该有一个更全面的机制来捕获token和token组（即多个相邻的token）之间的相关性，以获得更高的表示能力。因此，我们提出了一种先进的替代传统自注意力的方法，即Group-Mix Attention（GMA），它可以同时捕获token到token、token到token组以及token组到token组的相关性，并具有各种不同的组大小。第一个4×patch嵌入层将图像

近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度交通标志检测模型，再搭配上Pyside6库写出

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