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

摘要作者提出的技术结合了递归特征金字塔和可切换空洞卷积，通过强化多尺度特征学习和自适应的空洞卷积，显著提升了目标检测的效果。理论介绍空洞卷积（AtrousConvolution）是一种可以在卷积操作中插入“空洞”来扩大感受野的技术，更有效地捕捉到图像中的大范围上下文信息

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

★消息队列16篇1领域模型ApacheRocketMQ是一款典型的分布式架构下的消息中间件产品，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。ApacheRocketMQ产品具备异步通信的优势，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。说明：以上图片来自官网如上，Roc

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一、本文介绍作为入门性篇章，这里介绍了SimAM注意力在YOLOv8中的使用。包含SimAM原理分析，SimAM的代码、SimAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、SimAM原理分析SimAM官方论文地址：SimAM文章SimAM官方代码地址：SimAM源代码​SimAM注意力机制：是一种轻量级的自

一、本文介绍作为入门性篇章，这里介绍了SCAM注意力在YOLOv8中的使用。包含SCAM原理分析，SCAM的代码、SCAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、SCAM原理分析SCAM官方论文地址：SCAM文章SCAM官方代码地址：SCAM代码​SCAM注意力机制（空间上下文感知模块）：空间上下

一、本文介绍作为入门性第一篇，这里介绍了ECA注意力在YOLOv8中的使用。包含ECA原理分析，ECA的代码、ECA的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、ECA原理分析ECA官方论文地址：ECA文章ECA的pytorch版代码：ECA的pytorch代码ECA注意力机制:深度卷积神经网络的高效通

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原论文摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练

1，本文介绍BiFPN（BidirectionalFeaturePyramidNetwork）是一种增强特征金字塔网络（FPN）的方法，旨在改善多尺度特征融合。BiFPN的主要创新点包括：双向特征融合：与传统FPN仅在自下而上的方向进行特征融合不同，BiFPN引入了双向融合机制。它不仅从低层特征向高层传递信息，还从高层特征向

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1.CA介绍摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，

1.BiFPN介绍摘要：模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个提高效率的关键优化。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），它可以轻松快速地进行多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合缩放方法

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1，本文介绍GAM（GlobalAttentionMechanism）旨在改进传统注意力机制的不足，特别是在通道和空间维度上的信息保留问题。它通过顺序的通道-空间注意力机制来解决这些问题。以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕

原文摘要在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制在生成更具辨识度的特征表示方面表现出显著的效果。然而，通过通道维度减少来建模跨通道关系可能会在提取深度视觉表示时带来副作用。本文提出了一种新颖的高效多尺度注意力（EMA）模块。该模块重点在于保留每个通道的信息