YOLO11涨点优化：原创自研 | 自研独家创新BSAM注意力 ，基于CBAM升级

目录一、【MLLAttention】注意力机制1.1【MLLAttention】注意力介绍1.2【MLLAttention】核心代码二、添加【MLLAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP42.5STEP5三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【MLLAttention】注意力机制1.1......

YOLOv9分割改进前训练结果：YOLOv9分割改进后训练结果：摘要卷积神经网络（ConvNets）通常在固定的资源预算下开发，然后在有更多资源时进行扩展以提高准确性。在本文中，我们系统地研究了模型扩展，并发现仔细平衡网络深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，提出......

前言在人工智能持续发展的当下，有一点是确凿无疑的：模型正变得愈发优秀、快捷和智能。就在人们以为YOLO系列已登峰造极之时，Ultralytics推出了最新升级版——YOLO11。需要注意的是，这里不是YOLOv11，他们简化了命名方式，去掉了“v”。这一改变就如同YOLO既做了形象上的精简，又实现......

目录一、【DAT】注意力机制1.1【DAT】注意力介绍1.2【DAT】核心代码二、添加【DAT】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、【DAT】注意力机制1.1【DAT】注意力介绍下图是【DAT】的结构图，让我们简单分......

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~......

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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......