芒果汁没有芒果
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改进YOLOv7系列：首发结合最新Transformer视觉模型MOAT结构：交替移动卷积和注意力带来强大的Transformer视觉模型，超强的提升

  • 该教程包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是原创首发改进内容
    降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程
  • 本篇文章为首发 基于 YOLOv7、YOLOv7-Tiny 、YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、YOLOv4 结合最新Transformer视觉模型MOAT结构改进，交替移动卷积和注意力带来强大的Transformer视觉模型，超强的提升，代码直接运行
  • 专栏读者可以私信博主加创新点改进交流群

    文章目录

      • 一、最新MOBILE CONVOLUTION AND ATTENTION论文理论部分
        • 论文方法
        • MOAT部分
        • 实验对比
      • 二、在YOLOv7系列中结合应用
      • 三、在YOLOv6中结合应用
      • 四、在YOLOv5中结合应用
      • 五、在YOLOX中结合代码
      • 六、在YOLOv7-tiny中结合应用
      • 七、在YOLOv4中结合应用
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