💡💡💡本文独家改进:CAMixingBlock更好的提取全局上下文信息和局部特征,包括两个部分:卷积-注意融合模块和多尺度前馈网络;
💡💡💡红外小目标实现涨点,只有几个像素的小目标识别率提升明显
💡💡💡如何跟YOLOv8结合:1)放在backbone后增强对全局和局部特征的提取能力;2)放在detect前面,增强detect提取能力; 提供多种改进方案
💡💡💡多个私有数据集涨点明显,如缺陷检测、农业病害检测等;
改进1结构图如下:
改进2结构图如下:
💡💡💡本文独家改进:CAMixingBlock更好的提取全局上下文信息和局部特征,包括两个部分:卷积-注意融合模块和多尺度前馈网络;
💡💡💡红外小目标实现涨点,只有几个像素的小目标识别率提升明显
💡💡💡如何跟YOLOv8结合:1)放在backbone后增强对全局和局部特征的提取能力;2)放在detect前面,增强detect提取能力; 提供多种改进方案
💡💡💡多个私有数据集涨点明显,如缺陷检测、农业病害检测等;
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