静静AI学堂
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YoloV7改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV7，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

文章目录

  • 摘要
  • 论文：《LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计》
  • 1、简介
  • 2、相关工作
  • 3、方法
  • 4、实验
  • 5、消融研究
  • 6、与最先进方法的比较
  • 7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较
  • 8、结论
  • YoloV7官方测试结果
  • 改进一：使用LSKA注意力机制重构ELAN模块
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 改进二：
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 改进四：基于COCO预训练权重的提点方法
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 改进五&

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