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YoloV5改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV5，比Transformer更有效
摘要
本文给大家带来一种超大核注意力机制的改进方法，尝试了多种改进方法。不仅速度快，而且还有不同程度的提升了精度！
链接如下：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制.2014.3001.5502YoloV5官方代码测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制YOLOv5l summary: 267 layers, 46275213 parameters, 0 gradients, 108.2 GFLOPs
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改进一
测试结果
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mAP50上升，mAP50-95有所下降！
改进二
测试结果
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Results saved to runs\train\exp4
改进三
测试结果
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改进四
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
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改进五
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制 Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95: 100%|██████████| 15/15 [00:03<00:00, 4.92it/s]
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本文标签： YoloV5改进策略独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV5，比Transformer更有效
版权声明：本文标题：YoloV5改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV5，比Transformer更有效 内容由林淑君副主任自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.xiehuijuan.com/baike/1754670344a1705013.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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