前言：Hello大家好，我是小哥谈。反向残差注意力模块iRMB是一种用于图像分类和目标检测的深度学习模块。它结合了反向残差和注意力机制的优点，能够有效地提高模型的性能。在iRMB中，反向残差指的是将原始的残差块进行反转，即将卷积操作和批量归一化操作放在了后面。这样做的好处是，可以提高模型的非线性表达能力，同时减少了参数量。🌈         目录

前   言       YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通： 首推，是将两种最新推出算法的模块进行融合形成最为一种新型自己提出的模块然后引入到YOLO算法中，可以起个新的名字，这种改进是最好发高水平期刊论文。后续改进将主要教大

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，为什么这么说，从去年的三月份开始对于图像领域的论文发表其实是变难的了，在那之前大家可能搭搭积木的情况下就可以简单的发表一篇论文，但是从去年开始单纯的搭积木其实发表论文变得越来越难，所以这个时候就需要二次创新，以此来迷惑审稿人，彰显大家的工作量，所以二次创新是非常重要的一点，因为二次创新出来的模块其实基本

一、本文介绍 本文给家大家带来的改进机制是iRMB，其是在论文Rethinking Mobile Block for Efficient Attention-based Models种提出，论文提出了一个新的主干网络EMO(后面我也会教大家如何使用该主干，本文先教大家使用该文中提出的注意力机制)。其主要思想是将轻量级的CNN架构与基于注意力的模型结构相结合(有点类似ACmix)，我将iRMB和C