静静AI学堂
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YoloV8改进策略：让SeaFormer走进Yolov8的视野，轻量高效的注意力模块展现出无与伦比的魅力

文章目录

  • 摘要
  • 论文翻译
    • 摘要
    • 1、简介
    • 3、方法
      • 3.1、总体架构
      • 3.2、压缩增强轴向注意力
    • 4、实验
      • 4.1、实验设置
        • 4.4.1、数据集
        • 4.1.2、实现细节
      • 4.2、与SOAT比较
      • 4.3、消融研究
      • 4.4、图像分类
      • 4.5、时延统计
    • 5、结论
    • 致谢
  • 原yolov8测试结果
  • 改进方法
    • 改进一：使用SeaFormer的Block替换Bottleneck
    • 运行结果

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