芒果汁没有芒果
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YOLOv8改进最新主干系列BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，打造高精度检测器

本篇内容：YOLOv5/v7/v8改进最新主干系列BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，最新TransFormer改进结构：BiFormer
重点：YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8 使用这个 创新点 在数据集改进做实验：即插即用 BiFormer

本博客 内附的改进源代码改进 适用于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8… 等等YOLO系列 按步骤操作运行改进后的代码即可
此论文为刚录用的 CVPR2023 顶会：BiFormer ，适合用来写最新的改进

论文表示 BiFormer 在 小目标检测的性能效果比较好，高效涨点 可能是 BRA 通过稀疏采样而不是下采样来节省计算。 保留了细粒度的细节，这对于小物体至关重要。

BiFormer论文理论部分 + YOLO代码实践改进

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