摘要
GhostNetV3 引入了多分支重参数化机制，通过在卷积层中添加额外的平行分支来改善性能。这些分支在训练过程中提供更多的表征能力，最终通过将多个分支重组为一个卷积层来实现推理时的高效性。通过添加配备 BatchNorm 层的重复分支将再参数化引入紧凑型模型。因此作为YOLOv10的主干网络，在此基础上，融入一种轻量级的混合局部通道注意力（MLCA）模块，以提高目标检测网络的性能。该模块能够同时结合通道信息和空间信息，以及局部信息和全局信息，从而提升网络的表示效果。
下文都是手把手教程，跟着操作即可添加成功
目录
- 摘要
- 🎓一、YOLOv10原始版本代码下载
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- 🍀🍀1.yolov10模型结构图
- 🍀🍀2.环境配置
- 🎓二、添加教程
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- 🍀🍀1.改进主干网络为GhostNetV3
- 🍀🍀2.引入注意机制
- 🎓三、yaml文件修改
- 🎓四、训练文件修改
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- 🍀🍀1.新建训练文件
- 🍀🍀2.修改训练文件
- 总结
🎓一、YOLOv10原始版本代码下载
如果之前有在我的网盘下载的 YOLOv10 源码的就不需要重新下载了，没有下载从我的网盘下载，链接: YOLOv10原始版
