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YoloV8改进策略:Neck篇|自研Neck层融合模型|深度特征与浅层特征融合,涨点明显|附结构图(独家原创)

时间:2024-06-09 17:01:15浏览次数:13  
标签:__ 涨点 Neck 特征 DownSimper 融合 深度

摘要

本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法,将深度特征和浅层特征相融合,结合自研下采样模块和动态上采样模块,提供了一种高效的Neck层改进方式,不仅为他们提供了一个现成的解决方案,而且能够作为灵感启发,鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改进方式易于集成到现有的深度学习框架中,降低了实验和应用的门槛。对于想发顶会的同学一定不要错过!

代码以及解析

from .dysample import DySample


class DownSimper(nn.Module):
    """DownSimper."""

    def __init__(self

标签:__,涨点,Neck,特征,DownSimper,融合,深度
From: https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/139452249

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