张小明
前端开发工程师
，魔改轻量DCNv3二次创新)
💡💡💡本文独家改进： 提出了可变形条带卷积(DSCN)，DSCN作为大核DCNv3的简化版本，相对于变形采样方法，其计算量仅为原始方法的63.2%。通过将变形采样核限制在单轴上，DSCN进一步避免了计算负荷随核尺寸的二次增长。因此由DSCN构建的可变形空间注意(DSA)来替代DCNv3。
💡💡💡强烈推荐：先到先得，paper级创新，直接使用；
💡💡💡创新点：1）去掉DCNv3中的Mask；2）空间域上的双线性插值转改为轴上的线性插值；
💡💡💡如何跟YOLO26结合：1）和C3k2创新性结合
改进结构图1：
改进结构图2：
💡💡💡本文原创自研创新改进：提出了一种新的基于尺度变化的注意力网络，用于小尺度目标检测分割。蒙特卡罗注意力(MCAttn)模块使用基于随机抽样的池化操作来生成与尺度无关的注意力图。这使得网络能够捕获不同尺度的相关信息，增强其识别小目标识别分割能力。 💡💡�…
模块，基于尺度变化的注意力网络)
李华
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…
李华
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李华
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李华
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李华