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YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention）,实现涨点

 本文改进：可变形大核注意力（D-LKA Attention）,大卷积核增强注意力机制，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新

D-LKA Attention 亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标检测

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention）,实现涨点_第1张图片

 1.D-LKA Net介绍

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention）,实现涨点_第2张图片

论文：arxiv.org/pdf/2309.00121.pdf

 摘要：医学图像分割通过 Transformer 模型得到了显着改进，该模型在掌握深远的上下文和全局上下文信息方面表现出色。 然而，这些模型不断增长的计算

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