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YOLOv8独家改进：轻量化改进 | 高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

news 2025/7/16 16:38:43

 💡💡💡本文独家改进：轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer，构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM） 的简化方法来降低计算开销

 💡💡💡性能比较：计算量参数量均有一定程度降低

YOLOv8 summary: 225 layers, 3011043 parameters, 3011027 gradients, 8.2 GFLOPs
YOLOv8_C2f_AdditiveBlock summary: 625 layers, 2894163 parameters, 2894147 gradients, 7.8 GFLOPs

改进结构图如下：


http://www.mrgr.cn/news/14753.html

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