2024年6月6日
【YOLOv8改进】DAT（Deformable Attention）：可变性注意力 (论文笔记+引入代码)
摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 Transformers最近在各种视觉任务中展现出了优越的性能。较大甚至是全局 阅读全文
posted @ 2024-06-06 20:42 魔改工程师 阅读(1129) 评论(0) 推荐(0)
2024年6月5日
【YOLOv8改进】D-LKA Attention：可变形大核注意力 (论文笔记+引入代码)
摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉 阅读全文
posted @ 2024-06-05 20:28 魔改工程师 阅读(451) 评论(0) 推荐(0)
2024年6月2日
【YOLOv8改进】D-LKA Attention：可变形大核注意力 (论文笔记+引入代码)
摘要： 摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉远距离上下文和全局语境信息方面表现出色。然而，这些模型的计算需求随着token数量的平方增加，限制了其深度和分辨率能力。大多数现有方法以逐片处理三维体积图像数据（称为伪3D），这忽略了重要的片间信息，从而降低了模型的 阅读全文
posted @ 2024-06-02 22:25 魔改工程师 阅读(341) 评论(0) 推荐(0)