基本原理 BoTNet(Bottleneck Transformers for Visual Recognition)是一种结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干架构,主要用于图像分类、目标检测和实例分割等视觉任务。BoTNet通过在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力层替代空间卷积层,显著提高了基线性能,并减少了参数量,同时保持了较低的延迟。 瓶颈块与自注意力机...
本篇内容:芒果YOLOv8改进:主干Backbone篇之Conv2Former:原创结合Conv2Formers改进结构,Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型,超越ConvNeXt结构 推荐一个《YOLOv8改进专栏》链接 如下:全新芒果YOLOv8改进专栏 | 专栏目录:目前已有150+篇内容,内含各种Head检测头、标签分配策略、损失函数Loss、Backbone、Neck、写作|指标...
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