YOLO7改进---注意力机制:self-attention实现涨点的同时,能够大幅减少参数量和计算量

本文介绍了如何在YOLOv7中应用Stand-Alone Self-Attention,通过替换卷积操作,实现了在提高目标检测精度的同时,显著减少模型的参数量和计算量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  💡💡💡本文独家改进:Stand-Alone Self-Attention替代卷积操作构建full attention,和YOLOv7输出层结合,提升检测精度

Stand-Alone Self-Attention |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点

收录:

YOLOv7高阶自研专栏介绍:

http://t.csdnimg.cn/tYI0c

✨✨✨前沿最新计算机顶会复现

🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合,轻松搞定科研

🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况
 

1.Stand-Alone Self-Attention 介绍

论文:

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI小怪兽

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值