静静AI学堂
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YoloV8改进策略：Conv2Former与YoloV8深度融合，极简网络，极高性能

文章目录

  • 摘要
  • 论文翻译
    • 摘要
    • 1、简介
    • 2、相关工作
      • 2.1、卷积神经网络
      • 2.2、Vision Transformers
      • 2.3、其他方法
    • 3、模型设计
      • 3.1、架构
      • 3.2、卷积调制块
      • 3.3、Micro设计
    • 4、实验
      • 4.1 实验设置
      • 4.2、与其他方法的比较
      • 4.3、方法分析
      • 4.4、ViTs各向同性模型的结果
      • 4.5、下游任务的结果
    • 5、结论与讨论
  • Block
  • 改进策略
    • 改进一
      • <

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