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YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 利用ILSVRC冠军得主SENetV1改善网络模型特征提取能力
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中,所谓的挤压和激励(Squeeze-and-Excitation)操作是作为一个单元添加到传
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YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SENet中,所谓的挤压和激励(Squeeze-and-Excitation)操作是作为一个单元添加到传
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