YOLOv8专栏导航：点击此处跳转 前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进

1. MLCA介绍 1.1  摘要：注意力机制是计算机视觉中使用最广泛的组件之一，可以帮助神经网络强调重要元素并抑制不相关的元素。然而，绝大多数信道注意力机制只包含信道特征信息，忽略了空间特征信息，导致模型表示效果或目标检测性能较差，且空间注意力模块往往复杂且成本高昂。为了在性能和复杂度之间取得平衡，该文提出一种轻量级的混合局部信道注意力（MLCA）模块来提高目标检测网络的性能，该模块可以同

本文将进行使用注意力MLCA改进C2f的实践，助力YOLOv10目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。 改进前和改进后的参数对比：   目录 一 MLCA 二 使用注意力MLCA改进C2f 1 整体修改 2 配置文件

本文将进行在YOLOv9中使用注意力MLCA的实践，助力YOLOv9目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。 改进前和改进后的参数对比：   目录 一 MLCA 二 在YOLOv9中使用注意力MLCA的实践  1 整体修改 2 配置文件

视听语音识别（Audio-visual speech recognition, AVSR）是指结合音频和视频信息对语音进行识别的技术。当前，语音识别（ASR）系统在准确性在某些场景下已经达到与人类相媲美的水平。然而在复杂声学环境或远场拾音场景，如多人会议中，ASR系统的性能可能会受到背景噪音、混响和多人说话的重叠的干扰而严重下降。基于视频的视觉语音识别（VSR）系统通常不会受到声学环境的干扰。因此

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入MLCA注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3