💡本篇内容
:YOLOv5改进最新主干系列BiFormer:顶会CVPR2023即插即用,小目标检测涨点必备,首发原创改进,基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构,最新TransFormer改进结构:BiFormer 重点
:🔥🔥🔥YOLOv5使用这个 创新点 在数据集
改进做实验:即插即用 BiFormer
💡🚀🚀🚀本博客 内附的改进源代码改进 适用于 YOLOv5 等等YOLO系列 按步骤操作运行改进后的代码即可
💡此论文为刚录用的 CVPR2023 顶会:BiFormer ,适合用来写最新的改进文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-414239.html
💡论文表示 BiFormer 在 小目标检测的性能效果比较好,高效涨点 可能是 BRA 通过稀疏采样而不是下采样来节省计算。 保留了细粒度的细节,这对于小物体至关重要。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-414239.html
BiFormer论文理论部分 + YOLO代码实践改进
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