YOLOv7改进策略：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测

   本文全网首发独家改进：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研

推荐指数：五星

DWR |   亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。

Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络

重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

专栏介绍：

Yolov5/Yolov7魔术师_AI小怪兽的博客-CSDN博客

✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新

小目标、遮挡物、难样本性能提升

持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况
 

1.DWR介绍