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代码
1、先把文件复制到common.py中
2、yolo.py添加类名
3、下半部分进行添加修改
4、cfg-training：新建配置文件文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-707400.html
加了一行，后面对于序号+1
5、这里选择12层替代
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作为事实上的解决方案，标准的视觉变换器（ViTs）被鼓励模拟任意图像块之间的长距离依赖性，而全局关注的接受域导致了二次计算成本。视觉变换器的另一个分支受到CNNs启发，利用局部注意力，只模拟小邻域内块之间的交互。尽管这样的解决方案降低了计算成本，但它自
卷积神经网络的一些基本概念： 图像卷积、步长、填充 、 特征图、多通道卷积 、 权重共享 、感受野、池化 图像卷积 ：卷积核矩阵在一个原始图像矩阵上 “从上往下、从左往右”滑动窗口进行卷积计算，然后将所有结果组合到一起得到一个新的矩阵的过程。（图1.13） 用
(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
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，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YOLOv7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程
yolov7来啦！！！因为项目需要，尝试跑了下yolov7，感觉还不错。 由于现在使用的数据集大部分都是“小目标”，并且之前有在yolov5上增加小目标检测层的经验，所以尝试了下在yolov7上添加小目标检测层，废话不多说，直接看代码吧！
Bi-Level Routing Attention 为了缓解多头自注意力( Multi-Head Self-Attention, MHSA )的可扩展性问题，先前的一些方法提出了不同的稀疏注意力机制，其中每个查询只关注少量的键值对，而非全部。然而，这些方法有两个共性问题： 要么使用手工制作的静态模式（无法自适应）； 要么在所
💡魔改YOLO系列算法，助力涨点，助力科研。通过添加注意力机制 SE/CBAM/CoordAtt/ECA /SimAM/CrissCrossAttention/ SKAttention/GAMAttention/S2-MLPv2/NAM 等；网络轻量化方法通过更换主干特征提取网络为 MobileNetV3/ShuffleNetV2/EfficientNetv2/Ghostnet/深度可分离卷积/PP-LCNet/mobileone/Ghostnetv2/ELAN 等；优化原
可变形卷积link 1、复制到common.py文件下面 2、yolo.py文件，引入 3、yolo.yaml文件下修改 4、只需要改卷积核为3的卷积就可以了，为1的话就没必要改了， 5、一般可变形卷积是添加到主干网上，如果想添加到head部分，自行尝试。
目录 1.背景介绍 论文题目：《Coordinate Attention for Efficient Mobile NetWork Design》论文地址： https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 2.原理介绍 3.YOLOv5改进： 3.1common中加入下面代码 3.2在yolo.py中注册 3.3添加配置文件 4.yolov7改进 4.1 在common中加入以下代码 4.2在yolo.py中注册 4.3添加配置文件 本
