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YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新

一、本文介绍

本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中不同物体的检测需求。

专栏目录：YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、大核选择模块(LSK)介绍
    • 2.1 出发点
    • 2.2 原理
      • 2.2.1 大核卷积分解
      • 2.2.2 空间核选择
    • 2.3 结构
    • 2.4 优势
  • 三、LSK的实现代码
  • 四、创新模块
    • 4.1 改进点⭐
    • 4.2 改进点2⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改一
    • 5.2 修改二
    • 5.3 修改三
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1

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