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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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