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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）
1.MobileOne: 移动端仅需1ms的高性能骨干！ 2.MobileOne block网络模型： 3.源代码 关于YOLOv5/v7改进方法可关注并留言博主的CSDN 论文题目： An Improved One millisecond Mobile Backbone 论文地址：http://An Improved One millisecond Mobile Backbone 一般用于移动设备的高效神经网络骨干通常针对 FLOP 或参数计
首先要介绍 Atrous Convolution(空洞卷积) ，它是一种增加感受野的方法。 空洞卷积 和普通的卷积操作不同的地方在于卷积核中按照一定的规律插入了一些（rate-1）为零的值，使得感受野增加，而无需通过减小图像大小来增加感受野。 空洞空间卷积池化金字塔（Atrous Spatial Pyram
（一）前沿介绍 论文题目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 论文地址：CVPR19 超分辨率 代码地址：https://github.com/daitao/SAN 1.SOCA moudle结构图 2.相关实验结果 （二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合SOCA 1.配置common.py文件 2.配置yolo.py文件 3.配置yolov5/yolov7_SOCA moudle.yaml文件
💡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
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创
前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5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搞工
💡 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
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搞
