注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加多尺度全局注意力机制DilateFormer(MSDA)| 即插即用

本文主要是介绍注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加多尺度全局注意力机制DilateFormer(MSDA)| 即插即用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言:Hello大家好,我是小哥谈。多尺度全局注意力机制DilateFormer是一种用图像识别任务的深度学习模型。它是在Transformer模型的基础上进行改进的,旨在提高模型对图像中不同尺度信息的感知能力。DilateFormer引入了多尺度卷积和全局注意力机制来实现多尺度感知。具体来说,它使用了一系列不同尺度的卷积核对输入图像进行卷积操作,从而捕捉到不同尺度下的特征信息。这样可以使得模型在处理图像时能够同时关注到细节和整体的特征。本文所做出的改进即在YOLOv8网络结构中添加DilateFormer注意力机制!~🌈 

     目录

🚀1.基础概念

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