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目录
1、研究背景
2. 三大创新点与技术原理
2.1 双坐标注意力（DCA）
2.2 内容感知上采样（CARAFE）
2.3 解耦检测头
3. 代码复现关键步骤
环境配置
核心模块实现（部分）
训练参数
4. 实验结果与对比
4.1 消融实验（关键指标）
4.2 主流模型对比
4.3 可视化检测效果
5. 应用场景
6. 总结与展望
1、研究背景
针对玉米幼苗与杂草相似度高、田间环境复杂的问题，提出基于YOLOv7-tiny改进的轻量级检测模型DC-YOLO。通过双坐标注意力机制（DCA）、内容感知上采样（CARAFE）和解耦检测头三大创新，在保持轻量化的同时将mAP@0.5提升至95.7%，参数量仅5.2M，显著优于主流轻量模型。