YOLOv7改进策略:一种新颖的可扩张残差(DWR)注意力模块,增强多尺度感受野特征,助力小目标检测

news2024/10/7 3:42:53

   💡💡💡本文全网首发独家改进:一种新颖的可扩张残差(DWR)注意力模块,加强不同尺度特征提取能力,创新十足,独家首发适合科研

推荐指数:五星

DWR |   亲测在多个数据集能够实现涨点,多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。

💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络

💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!!

专栏介绍:

Yolov5/Yolov7魔术师_AI小怪兽的博客-CSDN博客

✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况
 

1.DWR介绍

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