YOLOv10改进｜采用ADown降采样模块有效融合
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📚 专栏地址：《YOLOv10算法改进实战》
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👉 独家改进，对现有YOLOv10进行二次创新，提升检测精度，适合科研创新度十足，强烈推荐
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🌟 统一使用 YOLOv10 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。
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💥 本博客包含大量的改进方式，降低改进难度,改进点包含
【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。 -
🔥 专栏创新点教程均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！
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所有文章博客均包含 改进源代码部分，一键训练即可
文章目录
- 🔥 往期文章
- ADown模块是什么？
- ADown模块的主要特点：
- ADown模块的应用：
- 实现细节：
- 性能提升：
- 改进思路
- 改进步骤
- 新增yolov10n_ADown.yaml文件
- 修改block.py文件
- 修改__init__.py文件
- 修改tasks.py文件
- 代码运行
🔥 往期文章
- YOLOv10涨点改进：原创自研 | GhostNet融合 | 从廉价的操作中生