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【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合Outlook Attention:将细粒度特征编码到 token 中, 提高在图像分类和语义分割等任务中的性能

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏

专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例

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文章目录

  • YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏
  • 介绍
    • 摘要
  • 文章链接
  • 基本原理
  • 核心代码
  • 下载YoloV8代码
    • 直接下载
    • Git Clone
    • 安装环境
  • 引入代码
  • 注册
    • 步骤1:
    • 步骤2
  • 配置yolov8-C2f_OutlookAttention.yaml
  • 实验
    • 脚本
    • 结果

介绍

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摘要

多年来,视觉识别领域一直由卷积神经网络(CNN)主导。尽管最近流行的视觉 Transformer(ViT)在 ImageNet 图像分类任务中,展现出基于自注意力模型的巨大潜力,但如果不提供额外数据,其性能仍逊于最新的最优

http://www.dtcms.com/a/323968.html

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