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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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