YOLO11实战：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点，解决不涨点掉点等问题

一、文本介绍本文修改的模型是RT-DETR，在原本的RT-DETR中，使用ResNet作为骨干网络，本文使用最新的VMamba（VisualStateSpaceModel）替换ResNet作为RT-DETR的骨干网络。VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实......

目录一、【MSCA】注意力机制1.1【MSCA】注意力介绍1.2【MSCA】核心代码二、添加【MSCA】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【MSCA】注意力机制1.1【MSCA】注意力介绍下图是【MSCA】的结构图，让我......

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一、文本介绍本文修改的模型是Deformable-DETR，在骨干网络和可变形编码器之间加入YOLOv10的PSA和SCDown模块。其中PSA是YOLOv10提出的一种高效的自注意力模块，为了避免注意力带来的巨额开销，本文将PSA应用于可变形编码器输入的最高层级特征图。SCConv是一种空间和通道解耦的卷积......

摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的，于2024年4月发布。摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本......

摘要轻量级视觉变换器（ViTs）在资源受限的移动设备上表现出优越的性能和较低的延迟，相比之下轻量级卷积神经网络（CNNs）稍显逊色。研究人员发现了许多轻量级ViTs和轻量级CNNs之间的结构联系。然而，它们在块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。在本研究中......

动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合，加权使用它们输入相关的注意力，表现出比普通卷积更优越的性能。然而，它将卷积参数的数量增加了n倍，因此并不是参数高效的。这导致不能探索n>100的设置（比典型设置n<10大一个数量级），推动动态卷积性能边界提升的同时享受参数的高效性。为此，论文提出......

动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合，加权使用它们输入相关的注意力，表现出比普通卷积更优越的性能。然而，它将卷积参数的数量增加了n倍，因此并不是参数高效的。这导致不能探索n>100的设置（比典型设置n<10大一个数量级），推动动态卷积性能边界提升的同时享受参数的高效性。为此，论文提出......