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论文名称： 《S^2-MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.01072.pdf
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
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，
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
💡该教程为 《芒果书》 📚系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀 内容出品： CSDN博客独家更新 @CSDN芒果汁没有芒果 💡本篇文章 基于 YOLOv8 芒果 改进YOLO系列： 芒果YOLOv8改进WDLoss损失函数：独家首发更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高
概述： 在计算机视觉领域，YOLOv8是一种常用的目标检测算法，而C2F模块是YOLOv8的核心组成部分之一。为了进一步提升YOLOv8的检测性能，本文将介绍如何通过添加注意力机制来改进C2F模块。我们将详细讨论这一改进方法，并提供相应的源代码，以便读者可以直接使用。 引言：
前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8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
💡 本篇内容 ：YOLOv5改进多种检测解耦头系列：首发更新超多种高精度｜轻量化解耦检测头（最全改进集合），内含多种检测头/解耦头改进，高效涨点 💡 🚀🚀🚀内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的源代码即可 重点 ：🔥🔥🔥有同学已经内测使用这个系列的 各
💡 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
💡该教程包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是原创首发改进内容🌟 降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程🌟 💡本篇文章为 基于 YOLOv7、YOLOv7-Tiny 、YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、YOLOv4 结合 即插即用
