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YoloV8改进策略：轻量级的CloFormer助力Yolov8在速度和精度上实现双双提升

文章目录

  • 摘要
  • 论文翻译
    • 摘要
    • 1、简介
    • 2、相关工作
    • 3、方法
      • 3.1、总体架构
      • 3.2、AttnConv
      • 3.3、不同的局部感知方式
      • 3.4、实现细节
    • 4、实验
      • 4.1. ImageNet1K分类
      • 4.2、COCO目标检测
      • 4.3. ADE20K语义分割
      • 4.4、消融实验
    • 5、结论
  • 官方测试结果
  • 改进方法：将YoloV8的主干网络替换成CloFormer-xxs网络
  • 测试结果
  • 总结

摘要

CloFormer是清华

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