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如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。但是如今类似的论文是越来越多了，期刊最直接且致命的一个拒稿意见就是：“你文章的方法创新性不高，所改进的方法并不是针对这个任务目标的，我无法看出你改进后的实际效果”。
像如今已发表的一些顶刊以及一些SCI一二区的论文，很大一部分都是将计算机视觉的方法应用于遥感，医学，缺陷检测等方面，其中的改进方法都是针对这个方向上的具体的目标特点，表现形式所作的一些改进，是一语中的，令人信服的。在此基础上再去针对性的研究改进方法，发表论文才能事半功倍，而不是简单的实验堆积。
在此专栏的内容中，详解的记录了每一个模块提出的出发点，原理，优势，相应的改进方法以及改进原因，尽可能的按照论文的标准去书写，方便阅读参考。 此外在这些纷繁复杂的模块中找到适合自己任务的模块难道需要一个个模块去搭建然后跑实验吗？这也是一个极其耗费时间的过程。所以在对自己数据集的目标特点有了一个深刻的认识前提下，通过阅读本专栏，根据模块的适用特性能够帮助你快速准确的找到创新点，减少了大量无意义的实验，并且在改进方法中，能够在本文的基础上，到达一个举一反三，日就月将的效果。
这才是真正的，有针对性的，有助于论文发表的有效涨点，而不只是精度提升。
最后希望大家在阅读本专栏后都能够顺利，快速的发表论文~
专栏内容每周更新5-7篇，提及的方法同样适用于YOLOv10的分类、检测和分割等任务，并且由于YOLOv8的文件结构和YOLOv10基本一致，所有在YOLOv10上的相关改进方法同样适用于YOLOv8。此外，想看哪个模块的复现，也可以直接私信我~
YOLOv10模型结构🌟
YOLOv10改进目录一览（持续更新中ing🚀）
专栏地址：YOLOv10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！
1、目标检测：YOLOv10训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
2、绘制YOLOv10模型在训练过程中，精准率，召回率，mAP_0.5，mAP_0.5:0.95，以及各种损失的变化曲线
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1、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示
2、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
3、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 引入SimAM注意力模块（一个简单的，无参数的卷积神经网络注意模块）
4、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度
5、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，提高模型效率
6、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用
7、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| MCAttention 多尺度交叉轴注意力
8、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块
9、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制
10、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互
11、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖
12、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力
1、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
2、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
3、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6
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