一、本文介绍
本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中，为准确提取其长距离上下文信息，需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖，并且参数量和计算量更少。
专栏目录：YOLOv9改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进方向
专栏地址：YOLOv9改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、CAA原理
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- 2.1 原理
- 2.2 优势
- 三、CAA的实现代码
- 四、添加步骤
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- 4.1 修改common.py
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- 4.1.1 创新模块⭐
- 4.2 修改yolo.py
- 五、yaml模型文件
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- 5.1 模型改进版本⭐
- 六、成功运行结果
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