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YoloV8改进策略:独家原创,LSKA(大可分离核注意力)改进YoloV8,比Transformer更有效,包括论文翻译和实验结果

文章目录

  • 摘要
  • 论文:《LSKA(大可分离核注意力):重新思考CNN大核注意力设计》
  • 1、简介
  • 2、相关工作
  • 3、方法
  • 4、实验
  • 5、消融研究
  • 6、与最先进方法的比较
  • 7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较
  • 8、结论
  • YoloV8官方结果
  • 改进一:
    • 测试结果

摘要

本文给大家带来一种超大核注意力机制的改进方法,尝试了多种改进方法。不仅速度快,而且还有不同程度的提升了精度!
在这里插入图片描述

论文:《LSKA(大可分离核注意力):重新思考CNN大核注意力设计》

https://arxiv.org/pdf/2309.01439.pdf
大型可分

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