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YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

一、本文介绍

本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题CAA能够有效捕捉长距离依赖,并且参数量和计算量更少。


专栏目录:YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址:YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点!

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、CAA原理
    • 2.1 原理
    • 2.2 优势
  • 三、CAA的实现代码
  • 四、创新模块
    • 4.1 改进点⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改ultralytics/nn/modules/block.py
    • 5.2 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
    • 5.3 修改ultralytics/nn/modules/tasks.py
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1 模型改进版本⭐
  • 六、成功运行结果

http://www.lryc.cn/news/457908.html

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