静静AI学堂
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YoloV5改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV5，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
  • YoloV5官方代码测试结果
  • 改进一：使用LSKA注意力机制重构C3模块
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 改进二：使用LSKANet的Block替换C3中的Bottleneck，重构C3
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 改进三：使用van主干替换Yolov5的BackBone，打造轻量化的主干网络

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