YOLOv7改进:RefConv | 即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积,无额外推理成本下涨点明显
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3.涨点效果:RefConv,实现有效涨点!论文地址目录1.步骤一2.步骤二我们提出了重新参数化的重聚焦卷积(RefConv)作为常规卷积层的替代品,常规卷积层