RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力,这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法,同时本文的检测头结构为我本人独家提出,全网仅此一份,结构非常新颖,想要发表论文的读者非常推荐使用,同时本文的改进内容支持Pose、分割、目标检测。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO! 专栏目录:YOLOv8改...
本文给大家带来的改进机制是由全新SOTA分割模型(Real-Time Image Segmentation via Hybrid Convolutional-TransformerArchitecture Search)HyCTAS提出的一种SelfAttention注意力机制,论文中叫该机制应用于检测头当中(论文中的分割效果展现目前是最好的)。我将其和我们YOLOv8的检测头集成在一起形成一个自注意力的分割检测头,...