💡💡💡本文解决了什么问题:通道和空间注意之间的协同作用尚未得到充分挖掘,缺乏充分利用多语义信息的协同潜力来进行特征引导和缓解语义差异
💡💡💡本文方法:提出了一种新的空间和通道协同注意模块(SSCSA),由两部分组成:可共享的多语义空间注意(SMSA)和渐进式信道自注意(PCSA)
💡💡💡新颖度足够适合paper,全网独家首发推荐指数五颗星,适用于小目标检测,高效涨点
💡💡💡本文改进:分别加入到YOLO26的backbone、neck、detect,助力涨点
改进1结构图:
改进2结构图:
张小明
前端开发工程师
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注意数据集中大约580张是原图剩余为增强图片数据集格式:Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):944标注数量(xml文件个数):944标注数…
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