💡本篇内容：YOLOv10 改进原创 HFAMPAN 结构，信息高阶特征对齐融合和注入，全局融合多级特征，将全局信息注入更高级别
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv10 按步骤操作运行改进后的代码即可
💡本文提出改进 原创 方式：二次创新，YOLOv10 专属
论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进
文章目录
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- 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进
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- 论文贡献
- 核心
- 二、结合 YOLOv10 改进 HFAMPAN 结构
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- 2.1 原创配置
- 2.1 网络配置
- 3.2 核心代码
- 修改部分
- 修改代码
- 3.3 运行代码
在过去的几年中，YOLO系列模型已成为实时目标检测领域的领先方法。许多研究通过修改结构、增加数据和设计新的损失，将基线推高到更高的水平。然而，我们发现以前的模型仍然存在信息融合问题，尽管特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）已经缓解了这一点。因此，本研究提供了一种先进的聚集分布机制（GD）机制，通过卷积和自注意力运算实现。这个新设计的模型名为Gold-YOLO，它增强了多尺度特征融合能力，并在所有模型尺度上实现了延迟和准确性之间的理想平衡。此外，我们首次在 YOLO 系列中实现了 MAE 风格的预训练，允许 YOLOseries 模型从无监督预训练中受益。Gold-YOLO-N 在 COCO val39 数据集上获得了出色的 9.2017% AP，在 T1030 GPU 上
