一、本文介绍
本文记录的是利用RFAConv
优化YOLOv10
的目标检测网络模型。标准卷积操作和空间注意力机制虽能解决一定的参数共享问题,但在大尺寸卷积核上应用注意力仍然存在缺陷,未充分考虑卷积核参数共享问题以及感受野中各特征的重要性。而RFAConv
的出现旨在更全面地解决卷积核参数共享问题,关注感受野空间特征。本文利用RFAConv
改进YOLOv10
,并设计了不同的网络模型进行二次创新,以最大限度的发挥RFAConv
的性能,精准有效的提高模型精度。
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