YOLOv5改进 | 卷积篇 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv5在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv5中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv5中的。我将通过案例的角度来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。

适用检测目标：亲测所有的目标检测均有一定的提点

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、RFAConv结构讲解

2.1、RAFCAonv主要思想

2.2、感受野空间特征

2.3、解决参数共享问题

2.4、提高大尺寸卷积核的效率

三、RFAConv核心代码

四、手把手教你添加RFAConv和C3f_RFAConv模块

 4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

​4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 RFAConv的yaml文件

4.2.1 RFAConv的yaml文件一

4.2.2 RFAConv的yaml文件二

4.2.3 RFAConv的yaml文件三

4.3 RFAConv运行成功截图

4.4 推荐RFAConv可添加的位置 

五、本文总结 

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二、RFAConv结构讲解

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代码地址：官方代码地址

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2.1、RAFCAonv主要思想

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