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YoloV10改进策略：Block改进|PromptIR（NIPS‘2023）|轻量高效，即插即用|(适用于分类、分割、检测等多种场景)

news 文章来源：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/142155458 2025/5/16 3:51:20

文章目录

  • 摘要
  • 代码详解
  • 如何在自己的论文中描述
  • 改进方法
  • 测试结果
  • 总结

摘要

本文使用PromptIR框架中的PGM模块来改进YoloV10。PGM（Prompt Generation Module）模块是PromptIR框架中的一个重要组成部分，主要负责生成输入条件化的提示（prompts）。这些提示是一组可学习的参数，它们与输入特征相互作用，以嵌入有关各种类型图像退化的信息。
在这里插入图片描述

PGM模块的核心功能是动态地从输入特征中预测基于注意力的权重，并将这些权重应用于提示组件以产生输入条件化的提示P。具体来说，PGM首先对输入特征进行全局平均池化操作，以生成一个特征向量v。然后，这个特征向量通过一个通道降采样卷积层，获得一个紧凑的特征向量，接着执行softmax操作，得到提示组件的权重w。最后，使用这些权重来调整提示组件，并通过一个3×3的卷积层来输出最终的提示P。
在这里插入图片描述

此外，为了使提示组件能够在不同分辨率的输入图像上工作，PGM还会对提示组件进行上采样操作&

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