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PConv在保持参数量适度增长（仅比标准3×3卷积增加约111%）的同时，实现了感受野提升178%的效果，在红外小目标检测任务中可有效增强目标与背景的对比度，提升弱小目标的检测率，具备可插拔、易部署、高性能的优势。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~在PConv.py文件里添加给出的PConv代码。

ECA模块通过自适应选择卷积核大小，精确界定了局部跨通道交互的覆盖范围，实现了参数的高效利用和计算成本的显著降低。在ResNets和MobileNetV2等主流神经网络结构中，ECA模块以极少的参数和计算资源，显著提升了模型的性能，相比其他注意力模块展现出更高的效率和优越性。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~

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对 CIFAR-100和lmageNet-1K上图像分类任务的拟议机制的评估表明我们的方法稳定地优于ResNet和轻量级的 MobileNet的几个最近的注意机制。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~添加完GAM代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。

摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~3.2 在Extramodule里创建CA。在CA.py文件里添加给出的CA代码。

很明显，不同数据集和不同位置的目标的形状和大小是不同的。针对上述问题，本工作探索了可改变核卷积（AKConv），它赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择。简单介绍:本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作么中的固有缺陷(采样形状是固定的)，AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数(如1,2,3,4,5,6,7等)来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。

我们的实验表明各种模型的分类和检测性能得到了一致的改进，证明了 CBAM 的广泛适用性。简单介绍:CBAM的主要思想是通过关注重要的特征并抑制不必要的特征来增强网络的表示能力。模块首先应用通道注意力，关注"重要的"特征，然后应用空间注意力，关注这些特征的"重要位置"。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv12改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~