一、本文介绍
本文记录的是利用 RFE 模块优化 YOLOv10 的目标检测网络模型。RFE（Receptive Field Enhancement Module）模块的设计解决了多尺度目标检测中因感受野不足导致的小目标信息丢失问题。通过引入扩张卷积，在不增加计算量的前提下扩大有效感受野，增强模型对不同尺度目标的特征表达能力。
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
本文记录的是利用 RFE 模块优化 YOLOv10 的目标检测网络模型。RFE（Receptive Field Enhancement Module）模块的设计解决了多尺度目标检测中因感受野不足导致的小目标信息丢失问题。通过引入扩张卷积，在不增加计算量的前提下扩大有效感受野，增强模型对不同尺度目标的特征表达能力。
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