💡💡💡本文改进内容： YOLOv9如何魔改卷积进一步提升检测精度？提出了一种卷积的变体，称为DSConv（分布偏移卷积），其可以容易地替换进标准神经网络体系结构并且实现较低的存储器使用和较高的计算速度。 DSConv将传统的卷积内核分解为两个组件：可变量化内核（VQK）和分布偏移 yolov9-c-DSConv summary: 962 layers, 50999590 paramet

【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制 YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制 YOLOv5改进系列（3）——添加CA注意力机制 YOLOv5改进系列（4）——添加ECA注意力机制 YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之 MobileNetV3 Y

目录 1 AKConv原理 1.1 Define the initial sampling position 1.2 Alterable convolutional operation 1.3 Extended AKConv 2 YOLOv8中加入AKConv模块 2.1 AKConv.py文件配置 2.2 task.py配置 2.3 创建添加优化点模块的yolov8-AKConv

1 AKConv原理 AKConv: Convolutional Kernel with Arbitrary Sampled Shapes andArbitrary Number of Parameters 摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了令人瞩目的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。一方面，卷积运算仅限于局部窗口，无法捕获其他位置的信息， 并且它的采样形状是固定的。 另一

论文地址 https://arxiv.org/pdf/1901.01928v1.pdf 目录 01 改进 YOLOv5的交通灯实时检测鲁棒算法 01 作用 02 模型介绍 02 基于改进YOLOv7一tiny 算法的输电线路螺栓缺销检测 01 作用 02 模型介绍 03 结合注意力机制的 ＹＯＬＯｖ５红绿灯检测算法 01 作用 02 模型介绍 04 基于改进YOLOv7的

🚀🚀🚀本文改进： AKConv 中，通过新的坐标生成算法定义任意大小的卷积核的初始位置。 为了适应目标的变化，引入了偏移量来调整每个位置的样本形状。 此外，我们通过使用具有相同大小和不同初始采样形状的 AKConv 来探索神经网络的效果。 AKConv 通过不规则卷积运算完成高效特征提取的过程，为卷积采样形状带来更多探索选择。 直接代替标准卷积使用  🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏