YOLOv5独家PAN改进Lowlevel Feature Alignment结构,集图片信息特征对齐、融合和注入一体,增强模型对不同尺寸物体的检测能力

news/2024/7/10 23:48:30 标签: YOLO, 目标跟踪, 人工智能

💡本篇内容YOLOv5独家PAN改进Lowlevel Feature Alignment结构,集图片信息特征对齐、融合和注入于一体,增强模型对不同尺寸物体的检测能力

💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv5 按步骤操作运行改进后的代码即可

💡本文提出改进 原创 方式:二次创新,YOLOv5专属

YOLOv5__7">论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv5 代码实践改进

文章目录

    • 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv5 代码实践改进
      • 论文贡献
      • 核心
    • 二、结合 YOLOv5 改进 LIFM 结构
      • 2.1 原创配置
      • 2.1 网络配置
      • 3.2 核心代码
      • 修改部分
      • 修改代码
      • 3.3 运行代码


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