当前位置: 首页 > article >正文 YoloV8改进策略:注意力改进|EPSANet,卷积神经网络上的高效金字塔挤压注意力块|即插即用|代码+改进方法 article 2025/1/22 21:08:26 摘要 论文介绍 本文介绍的论文是“EPSANet:卷积神经网络上的高效金字塔挤压注意力块”,该论文提出了一种新颖、轻量且有效的注意力方法,即金字塔挤压注意力(PSA)模块。论文通过替换ResNet瓶颈块中的 3 × 3 3 \times 3 3× 查看全文 http://www.kler.cn/a/389420.html 相关文章: Github 2025-01-20 开源项目周报 Top15 Oracle 深入学习 Part 14:Managing Password Security and Resources(管理密码安全性和资源) 气膜料仓:工业仓储的高效与安全新选择—轻空间 在Windows/Linux/MacOS C++程序中打印崩溃调用栈和局部变量信息 【博客之星2024】技术创作与成长的全景回顾与突破 —— “千里之行,始于足下“ mysql之基本常用的语法 python+pptx:(二)添加图片、表格、形状、模版渲染 信息安全数学基础(48)椭圆曲线 工具收集 - 进程资源管理器、进程监视器 Kafka高频面试题详解 010_SSH_Sqlserver多媒体技术与应用课程网(学习资料+前台考试)_lwplus87 满200减30,怎么样用python计算凑单正好满足要求呢? 【flask开启进程,前端内容图片化并转pdf-会议签到补充】 如何看待鸿蒙生态 Pr:视频过渡快速参考(合集 · 2025版) LeetCode 第 423 场周赛个人题解 【数据中心技术 响应拦截器的判断 pytorch register_buffer介绍 SIwave:释放 SIwizard 求解器的强大功能 二叉树(C 语言) 关于 spring boot - application.yml 加载顺序 LabVIEW实验室液压制动系统 L2 级智能驾驶车辆随时间变化的HMI系统提示效果研究 AI 写作(六):核心技术与多元应用(6/10) 【科研积累】大模型的认知笔记
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