摘要

在CAFM模型的基础上进行二次创新，我成功地开发了一个性能显著提升的改进版模型。这一创新不仅优化了特征提取和融合的方式，还极大地提高了模型的泛化能力和准确性。为了验证其有效性，我们将这一改进应用于流行的目标检测算法YoloV10，并取得了显著的精度提升。这一改进具有即插即用的特性，易于理解和实现，为相关领域的研究人员提供了新的思路和方法。

CAFM结构图如下：

修改后的结构图：

对CAFM模块做了适当的修改，加入了DropPath和激活函数，又加入了残差链接，方便其集成到YoloV10中。

用在自己的论文中，该如何描述

原论文中的描述

A. 卷积和注意力融合模块

卷积运算受其局部性质和受限感觉场的限制, 不足以模拟全局特征。相比之下, 由注意力机制启用的 Transformer 在提取全局特征和捕获长距离依赖关系方面表现出色。卷积和注意