一、本文介绍
本文记录的是利用轻量级自适应提取模块(LAE)模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。LAE (Lightweight Adaptive Extraction) 在减少参数和计算成本的同时，能够提取更丰富语义信息的特征，克服了传统卷积方法难以捕捉全局信息的问题，并能更好地提取ROI特征。本文将其应用v10中，改进主要模块，更好地突出重要特征，从而提升模型对物体检测的能力。
专栏目录：YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进