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原创 YOLOv11改进 | Neck篇 | 引入GFPN
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-13 19:29:10
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入EMAttention(EMA）注意力
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-12 11:21:00
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入iRMB注意力机制
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-12 11:19:09
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入MLCA注意力
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-12 11:17:00
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入24年HCF-Net模型提出的并行分块注意力机制PPA
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-12 11:15:25
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入通道先验卷积注意力
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2024-11-12 11:13:39
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入CoTAttention注意力
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2024-11-12 11:12:01
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入EfficientViT的Cascaded Group Attention注意力
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2024-11-12 11:09:43
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入FocalModulation注意力机制
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2024-11-12 11:08:09
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入Deformable Attention Transformer(DAT)注意力机制
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-12 11:06:14
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入BiFormer注意力机制
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2024-11-12 11:04:28
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入TripletAttention三重注意力机制
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2024-11-12 11:01:52
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入最新Mamba注意力机制MLLAttention
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2024-11-12 10:59:48
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入DualAttention注意力
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2024-11-12 10:57:47
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入PConv
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2024-11-11 11:15:18
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入SKConv
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2024-11-11 11:13:32
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入DSConv
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2024-11-11 11:11:19
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入CoordConv卷积
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2024-11-11 11:07:54
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入轻量级自适应提取模块LAE
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2024-11-11 11:05:43
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入动态蛇形卷积
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2024-11-11 10:58:44
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入SCConv模块
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-11 10:50:50
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入AKConv
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
2024-11-11 10:45:16
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原创 如何在yolov11中添加自己的模块
每一代YOLO源码中都会有ultralytics\nn\modules这个目录，这个目录下有以下几个.py文件：现在如果你想使用SPD-Conv卷积《》，先将代码复制到conv.py文件中（如果添加注意力机制就复制到block.py中）：解决代码所需要的各种库后在conv.py的开头__all__添加上SPDConv:这里添加的名字要和你使用的这个类名一致。
2024-11-07 15:51:43
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4
原创 YOLOv11改进 | NECK篇 | 引入CAA注意力构建C2PSA_CAA
遥感图像中的目标检测面临着越来越多的挑战，包括目标尺度的变化和背景的多样性。先前的方法试图通过扩大骨干的空间感受野来解决这些挑战，无论是通过大核卷积还是扩张卷积。然而，前者通常会引入相当大的背景噪声，而后者则会产生过于稀疏的特征表示。在本文中，我们引入了多核初始网络（PKINet）来应对上述挑战。PKINet采用无膨胀的多尺度卷积核来提取不同尺度的对象特征并捕获局部上下文。此外，一个上下文锚注意（CAA）模块并行引入捕获远程上下文信息。这两个组件共同工作，以提高PKINet在四个具有挑战性的遥感检测基准
2024-11-06 17:47:22
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原创 YOLOv11改进 | 注意力篇 | 引入SpatialGroupEnhance注意力
卷积神经网络（CNN）通过收集语义子特征的层次和不同部分来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以以分组的形式分布在每层的特征向量中[43，32]，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活通常在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。我们提出了一个空间分组增强（SGE）模块，可以通过为每个语义组中的每个空间位置生成注意力因子来调整每个子特征的重要性，以便每个单独的组可以自主增强其学习表达并抑制可能的噪声。注意因子仅由每个组内的全局和局部特征描述符之间的相似性指导，因此SGE模块的设
2024-11-06 16:56:27
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原创 YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入SPD-Conv卷积
我们在两个最具代表性的计算机视觉任务下解释这种新设计：目标检测和图像分类。 然后，我们通过将 SPD-Conv 应用于 YOLOv5 和 ResNet 来创建新的 CNN 架构，并根据经验表明，我们的方法显着优于最先进的深度学习模型，特别是在低分辨率图像和小物体的更艰巨的任务上。
2024-11-06 13:25:28
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空空如也
迷茫的人遇到了迷茫的时期
2021-09-17
python界的大佬们，康康baby
2021-04-24
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