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  • YoloV7改进策略:独家原创,LSKA(大可分离核注意力)改进YoloV7,比Transformer更有效,包括论文翻译和实验结果


    文章目录

    • 摘要
    • 论文:《LSKA(大可分离核注意力):重新思考CNN大核注意力设计》
    • 1、简介
    • 2、相关工作
    • 3、方法
    • 4、实验
    • 5、消融研究
    • 6、与最先进方法的比较
    • 7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较
    • 8、结论
    • YoloV7官方测试结果
    • 改进一:使用LSKA注意力机制重构ELAN模块
      • 改进方法
      • 测试结果
    • 改进二:使用LSKA的block替换ELAN模块中的卷积,重构ELAN模块
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/134255851
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