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YOLO11小目标检测 | 新颖的双注意力块（DAB），一种新的并行注意力架构

时间：2024-12-20 09:02:44浏览次数：5

标签：YOLO11 架构 DAB 并行新颖注意力通道

标签：YOLO11,架构,DAB,并行,新颖,注意力,通道
From： https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/144575470

基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
1.程序功能描述AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，由YoavFreund和RobertSchapire于1995年提出，主要用于提高弱分类器的性能，最终构建一个强分类器。其核心理念是通过迭代训练一系列弱分类器，并给予分类效果好的弱分类器更高的权重，最后将这些弱分类器组合起来形成......
YOLOv8-Seg优化策略：注意力魔改 | 具有切片操作的SimAM注意力，魔改SimAM
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理论介绍完成本篇需要参考以下三篇文章，并已添加到YOLOv10代码中YOLOv10改进，YOLOv10添加DCNv3可变性卷积与C2f结构融合(无需编译)YOLOv10改进，YOLOv10添加DCNv4可变性卷积(windows系统成功编译)，全网最详细教程YOLOv10改进，YOLOv10添加DLKA-Attention可变形大核注意力，WA......
注意力机制分类、详解及代码复现
定义与起源注意力机制源于对人类视觉系统的深入研究，模拟了人类大脑在处理海量信息时的选择性关注能力。这一机制使神经网络能够在处理复杂输入时，自动识别并聚焦于最关键的部分，从而提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，注意力机制有效解决了信息过载的问题，在计算资源受......
Yolo11改进策略：卷积篇|DSConv，高效卷积算子|附代码|即插即用
摘要论文介绍研究背景：神经网络量化是提升速度和降低内存使用量的常用方法，但无标记数据的量化问题受到的关注较少。研究目的：引入DSConv卷积算子，旨在生成更小且推理速度更快的神经网络，同时保持高精度。实验验证：在最流行的神经网络架构（ResNet、DenseNet、GoogLeNet、AlexNet......
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yolo11的分类模型可能遇到的问题
1、魔改的yolo11-cls（主改head.py内容），加载时使用如下方式，否则可能魔改无效yolo=YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt")yolo11n-cls.yaml里将nc写成自己的类别数 2、train时data指定的yaml无效，提示数据集未找到直接用目录，到train、val的上一层即可。我的train......

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