Yolov 引入ICCV: 南开大学提出 LSKNet：遥感旋转目标检测新的技术突破

近期，南开大学在计算机视觉领域提出了一种名为 LSKNet 的新型遥感旋转目标检测方法，该方法引入了 Yolov 引入ICCV，并通过LSKblockAttention技术实现了对小目标的有效检测。LSKNet的出现为遥感图像目标检测领域带来了新的技术突破。

遥感图像目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一。然而，由于遥感图像中的目标存在多种尺度和旋转变换，传统的目标检测方法在处理这些复杂情况时存在一定的困难。为了解决这一问题，研究人员引入了Yolov 引入ICCV作为基础框架，并在此基础上提出了LSKNet。

LSKNet的核心思想是通过引入LSKblockAttention技术来提高小目标的检测性能。LSKblockAttention是一种轻量级的注意力机制，它能够在网络中自适应地学习到目标的关键特征，并将其与其他特征进行有效融合。这种注意力机制能够帮助网络更好地关注小目标的细节信息，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

以下是使用Python伪代码描述LSKNet的主要实现过程：

import torch
import torch.nn as nn