SRM首先通过“style pooling”从特征图的每个通道中提取风格信息,然后通过与通道无关的风格集成来估计每个通道的重新校准权重。通过将单个风格的相对重要性纳入特征图,SRM有效地增强了CNN的表示能力。 2.SRM引入到yolov5 2.1 加入common.py中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #########