YoloV8改进策略:Neck改进:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解
摘要HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担,并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块,在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320322002667?via%3Dihub方法通道注意力如下图:输入