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空间注意力已被广泛用于提高卷积神经网络的性能，使其能够专注于重要信息。然而，它有一定的局限性。在本文中，我们对空间注意的有效性提出了一个新的观点，那就是它可以解决卷积核参数共享的问题。尽管如此，由空间注意产生的注意图中所包含的信息对于大尺寸卷
作者将CondConv中一个维度上的动态特性进行了扩展，同时了考虑了空域、输入通道、输出通道等维度上的动态性，故称之为 全维度动态卷积 。ODConv通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力。 作为一种“即插即用”的操作，它可以轻易的嵌入到
💡 本篇内容 ：YOLOv5/v7/v8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｜YOLOv7｜YOLOv8 使用这个 创新点 在 数据集
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这是一个用于上采样的子像素卷积（SubPixel Convolution）模块，它是一种常见的图像超分辨率的技术，也可以应用于目标检测模型（如YOLO）的特征图上采样。下面我会分几个部分详细介绍这个模块的原理和在YOLO中的应用： 模块介绍：SubPixelConvolution_s是一个PyTorch模块，
特征金字塔网络现代识别系统中的一种基础网络结构，可有效地用于检测不同尺度的物体。 SSD 是最早使用特征金字塔结构表示多尺度特征信息的方法之一， FPN 则依赖于自下而上的特征金字塔结构，通过建立自上而下的路径和横向连接从多尺度高级语义特征图中获取特
特征金字塔网络现代识别系统中的一种基础网络结构，可有效地用于检测不同尺度的物体。 SSD 是最早使用特征金字塔结构表示多尺度特征信息的方法之一， FPN 则依赖于自下而上的特征金字塔结构，通过建立自上而下的路径和横向连接从多尺度高级语义特征图中获取特征
(71条消息) YOLOv7改进结构系列： 最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块_芒果汁没有芒果的博客-CSDN博客 一、SPD论文理论部分 卷积神经网络 (CNN) 在许多计算机视觉任务（例如图像分类和对象检测）中取得了巨大成功。然而，它们的性能在图像分辨率低或物体很小的更艰巨的任
目录 1 AKConv原理 1.1 Define the initial sampling position 1.2 Alterable convolutional operation 1.3 Extended AKConv 2 YOLOv8中加入AKConv模块 2.1 AKConv.py文件配置 2.2 task.py配置 2.3 创建添加优化点模块的yolov8-AKConv.yaml 2.4 训练 AKConv: Convolutional Kernel with Arbitrary Sampled Shapes andArbitrary Number of Parameters 摘要
前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5、v7系列算法，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLO系列算法的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者
