Day16

把新跑出来的数据合并一下，修改的yolov8-cbam效果还没有原来的好，就不合并了，把cbam模块放回到第一个c2f后面

epochs均为200，数据集均为VisDrone2019

Model	Parameters	GFLOPs	Train Epochs	Best Epochs	mAP@50:95	mAP50
yolov8m-cbam	49431668	193.8	168	118	0.24842	0.41506
yolov8m	25902640	79.3	174	124	0.25743	0.42222
yolov8m-p2	25544952	100.6	177	127	0.29308	0.47413
yolov8m-p234	19093168	96.4	162	112	0.29442	0.47566
yolov5m	25111456	64.6	200	150	0.25189	0.41390
yolov5m-resnet	42321966	106.7	200	200	0.23895	0.39860
yolov5m-p2	23862768	None	None	None	0.28283	0.46070
yolov5-cbam	35787026	106.7	174	124	0.23990	0.40403

cbam涨点真不行，难道得跟别人联动才有用

resnet替换backbone也得改改，再看看文献

删掉p5检测头对精度几乎没有影响，但是参数量减少了很多，算是一个很好的点