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RSS订阅原创 yolov11添加TripletAttention三重注意力机制
一、本文介绍本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。
2024-10-28 18:45:54
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原创 大感受野的小波卷积WTConv助力YOLOv11
WTConv（小波卷积层），它利用小波变换（WT）来解决卷积神经网络（CNN）在实现大感受野时遇到的过度参数化问题。WTConv的主要目的是通过对输入数据的不同频率带进行处理，使CNN能够更有效地捕捉局部和全局特征，WTConv成功解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题，提供了一种更为高效、鲁棒且易于集成的卷积层解决方案，我将其用于二次创新YOLOv11中的C3k2机制可以减少一定参数量和计算量，达到一个可观的轻量化作用（这种小波Conv对于目前的创新角度来说是非常流行的）。三、核心代码。
2024-10-28 18:26:24
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空空如也
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