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目录
1.RIFormer介绍
2. RIFormer引入到yolov5
2.1在models/backbone/RIFormer.py新建
2.2 yolo修改文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-483874.html
2.3 yolov5s_C2f_RIFormerBlock.yaml<文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-483874.html
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论文地址： https://arxiv.org/abs/2210.02093 CFPNet即插即用，助力检测涨点，YOLOX/YOLOv5/YOLOV7均有效 如图2所示，CFP主要由以下部分组成：输入图像、用于提取视觉特征金字塔的CNN主干、提出的显式视觉中心（EV
作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术 ，并使其能够使用高达1536×1536分辨率的图像进行训练。在很多方面达到了SOTA。 目前，视觉模型尚未像NLP语言模型那样被广泛探索，部分原因是训练和应用中的以下差异: （1）视觉模型通常在规模上面临不稳定性问题； （2）
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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
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💡更多改进内容📚可以点击查看：YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进、YOLOX改进原创目录🏆 💡 本篇内容 ：YOLOv5、YOLOv7改进新型解耦头TSCODE｜全网首发最新更新，创新性Max，即插即用检测头｜用于目标检测的特定任务上下文解耦头，助力YOLOv7目标检测器高效涨点！ @CSDN芒果汁
💡 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
