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YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。
2.涨点效果：添加 SCConv，经过测试，有效涨点。

目录

 1.步骤一

 2.步骤二

3.yaml文件

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积_第1张图片

   卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大型模型，要么探索设计良好的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提

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