YOLOv10改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv,关注感受野空间特征 助力yolov10精度提升

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。


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