YOLOv10改进，YOLOv10利用DLKAttention融合DCNv3、DCNv4形成全新的可变形大核注意力，并二次创新C2f结构，全网首发

摘要作者引入了一种称为可变形大核注意力（D-LKAAttention）的新方法来增强医学图像分割。这种方法使用大型卷积内核有效地捕获体积上下文，避免了过多的计算需求。D-LKAAttention还受益于可变形卷积，以适应不同的数据模式。理论介绍大核卷积（LargeKernelConvolutio......

垃圾分类是当今环保领域中的一项关键任务，随着垃圾处理技术的不断进步，越来越多的城市开始实施垃圾分类政策。深度学习特别是目标检测技术（如YOLO系列）为垃圾分类提供了一种自动化、智能化的解决方案。本博客将详细介绍如何基于YOLOv10模型，结合UI界面开发一个垃圾检测与分类系统，旨......

安全帽检测是现代工业安全管理中的重要环节，尤其是在建筑工地、制造业等高危行业中，确保工作人员佩戴安全帽是预防事故、保护生命安全的重要措施。随着深度学习技术的发展，尤其是目标检测算法（如YOLO系列）在实时检测任务中的应用，使得安全帽检测变得更加高效与精确。本博客将详细介绍......

本文给大家带来的是计算已训模型的FPS值、计算每张随机图片的平均推理时间，本文的内容是十分有用的，论文必备。一FPS......

摘要大规模视觉预训练显著提高了大规模视觉模型的性能。现有的低FLOPs模型无法从大规模预训练中受益。在本文中，作者提出了一种新的设计原则，称为ParameterNet，旨在通过最小化FLOPs的增加来增加大规模视觉预训练模型中的参数数量。利用DynamicConv动态卷积将额外的参......

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示：yolov10，PCB板缺陷检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python】_哔哩哔哩_bilibili（一）简介基于yolov10的PCB板缺陷检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型......

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示：基于yolov10的花卉识别检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python】_哔哩哔哩_bilibili（一）简介基于yolov10的花卉识别检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的......

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......

本改进已同步到YOLO-Magic框架！最近，高效的视觉Transformer在资源受限的设备上以低延迟表现出了出色的性能。传统上，它们在宏观层面上采用4×4的Patch嵌入和四阶段结构，而在微观层面上使用多头配置的复杂注意力机制。本文旨在通过内存高效的方式解决各个设计层面的计算冗余......

一、本文介绍本文记录的是改进YOLOv10的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑真实GT（GroundTruth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Sh......