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YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势

一、本文介绍

本文记录的是利用ACmix改进YOLOv11检测模型卷积自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过实验证明,实现模型有效涨点。


专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址:YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点!

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、ACmix介绍
    • 2.1 原理
      • 2.1.1 卷积分解
      • 2.1.2 自注意力解释
      • 2.1.3 相似性及主导计算复杂度
    • 2.2 结构
    • 2.3 优势
  • 三、ACmix的实现代码
  • 四、添加步骤
    • 4.1 改进点1
    • 4.2 改进点2⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改ultralytics/nn/modules/block.py
    • 5.2 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
    • 5.3 修改ultralytics/nn/modules/tasks.py
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1 模型改进版本一
    • 6.2 模型改进版本二⭐
  • 七、

http://www.mrgr.cn/news/50164.html

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