博主你好，在yolov5中添加stn（空间转换网络）模块呀，像添加注意力机制那样
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- 2023-06-11 22:20哪 吒的博客 GCN（Global Context Network）模块是一种用于计算机视觉领域的深度学习模型中的注意力机制。它由 Tsinghua 大学的 Cao et al. 在 2019 年提出，旨在通过给神经网络提供全局上下文信息来提高图像分类、分割、检测等...
- 博导YOLO君教程的博客 YOLOv13注意力教程 : 它不是简单地堆叠或改进现有注意力机制，而是通过一种独特而高效的“分组策略”和“空间增强机制”来解决传统方法的局限性。SGE的核心思想是：与其将所有通道视为一个整体进行全局空间注意力...
- 2024-05-31 09:10AI棒棒牛的博客 YOLOv10全网最新创新点改进系列：超越VIT！重新思考CNN大核注意力设计,显著提升小目标检测性能！新上加强-助力创新点更优！
- 2025-03-20 14:16AI棒棒牛的博客 YOLOv12最新创新改进系列：超越VIT！重新思考CNN大核注意力设计,提升小目标检测性能！新上加强-助力创新点更优！
- AI棒棒牛的博客 YOLOv8目标分割-全网最新创新点改进系列：超越VIT！重新思考CNN大核注意力设计,显著提升小目标检测性能！新上加强-助力创新点更优！
- 2024-10-13 14:13AI棒棒牛的博客 YOLOv11全网最新创新点改进系列：超越VIT！重新思考CNN大核注意力设计,显著提升小目标检测性能！新上加强-助力创新点更优！
- 2025-11-03 21:46luoganttcc的博客 本文系统介绍了注意力机制及其在深度学习中的应用。首先阐述了注意力机制的基本概念和计算过程（Query-Key-Value模型），随后详细解析了自注意力机制及其改进版多头注意力机制。最后探讨了计算机视觉领域的通道注意...
- 2024-07-17 08:00AI算法爱好者角落的博客 本文尝试了利用深度学习...该检测系统能够高效识别和分类图像中的各类车牌，支持从静态图片、图片集、视频文件以及实时摄像头输入进行检测。特色功能包括目标标注框、类别统计、可调节的置信度和IOU阈值、以及结果的可
- 2021-01-14 19:59Datawhale的博客 所谓注意力机制就是利用网络生成saliency map，注意力对应的是显著性区域，是需要网络重点关注的区域。 首先分别对输入的特征图进行 1X1的卷积来压缩通道数，得到 ，特征。 通过reshape操作，转化三个特征的维度，...
- 2022-04-11 12:11风度78的博客 本文盘点的“插件”能够提升CNN平移、旋转、scale等变性能力或多尺度特征提取，感受野等能力，在很多SOTA网络中都会看到它们的影子。前言本文盘点一些CNN网络中设计比较精巧而又实用的“插件”。所谓“插件”，就是...
- 2024-04-11 15:16AI棒棒牛的博客 大型可分离核注意力（LSKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在各种基于视觉的任务上提供了卓越的性能，超过了视觉转换器（ViTs）。然而，这些LSKA模块中的逐深度卷积层随着卷积核尺寸的增加，计算和内存占用呈...
- 2023-09-20 00:30林聪木的博客 分析认 为，对于处于边缘的目标来说，其往往只具有部分特征，这对模型的特征利用能 力提出了更高的要求，本文所做的改进在一定程度上提升了这方面的能力。这两个实验对目标实际尺寸的影响 完全相反，但都提升了小...
- 2025-12-20 18:27Krin_IT的博客 在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的...
- 2023-11-16 00:30格图素书的博客 它将存储K维空间中所有 的实例点，其树形结构搜索检测空间的实例点具有较好的效果。本研究考虑到非结构 化道路的特殊情况，为了驾驶时的安全性，将不过滤道路中间的所有点云数据。数据量十分庞大的情况下，许多检索...
- 2022-10-27 17:00数据派THU的博客 本文约11000字，建议阅读10+分钟本文试图对计算机视觉在MOT中的最新发展趋势进行总结和回顾。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2209.04796.pdf关注微信公众号“数据派THU”，后台回复“20221020”可获取单目标、多...
- 2021-11-24 08:04丿丶柠檬的博客 add的区别 注意力机制 边框回归： Bounding Box Regression 非极大值抑制: NMS Soft NMS 激活函数 一般激活函数有如下一些性质： 非线性： 当激活函数是线性的，一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数。...
- 2024-01-26 00:30林聪木的博客 64.51%，表情Neutral 的识别准确率为63.63%，表情Disgust的识别准确率...在自然场景数据集 上人对表情的识别准确率约为(65±5)%，融合网络对其他3类表情的识别准确率 达到了这一范围，因此，该系统具有一定的应用价值。
- 2022-11-16 09:46Hali_Botebie的博客 在本文中，我们没有像以前的工作那样在准确性和速度之间进行权衡，而是。我们为流式感知构建了一个简单有效的框架。它配备了一个新颖的双流感知模块 (DFP)，其中包括动态和静态流，以基本检测功能。此外，我们引入了...
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