ODConv卷积主要的改进机制就是在上面的地方体现出来的,这个变量名aggregate_weight就是文中提到的四个维度的卷积核,其中的通道数[16,16,3,3]的含义为其具有16个卷积核,每个卷积核有16个通道,卷积核的大小是3x3,所以这处就是体现其具体改动的地方,这处的代码可以在我文末提供的代码中可以找到如果想要了解可以自己...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的C2fCIB魔改YOLOv8(附代码 + 完整修改教程)),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家,知乎可能回复的比较慢) ...
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对于每个实例,HRoIE自适应地为不同的下游任务生成感兴趣区域(RoI)特征。我们在具有挑战性的iSAID、DIOR、NWPU VHR10和HRSID数据集上对提出的方案进行了广泛的评估。评估结果表明,在相似的计算成本下,该方法优于当前最先进的技术。源代码和预训练模型可在https://github.com/yeliudev/CATNet上获取。
代码地址:代码地址 参考代码:yolov8源代码中的ultralytics.nn.modules.conv.CBAM 基本原理 Convolutional Block Attention Module(CBAM)是一种针对卷积神经网络(CNN)设计的新型注意力机制,旨在增强其在各种计算机视觉任务中的性能,如图像分类和目标检测。CBAM依次沿着通道和空间两个独立维度推断注意力图,然后将这些图结合...
找到之后,将下面代码直接复制到末尾: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 from timm.models.layers import DropPath class Partial_conv3(nn.Module): def __init__(self, dim, n_div=4, forward='split_cat'): super().__init__() self.dim_conv3 = dim // n_div self...
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