YOLOv5算法进阶改进（2）— 引入可变形卷积模块

YOLOv5算法进阶改进（2）— 引入可变形卷积模块 | 涨点杀器

news/2024/7/10 23:58:42 标签: YOLO, 机器学习, 人工智能, 目标检测, 深度学习, 神经网络, 卷积神经网络

前言：Hello大家好，我是小哥谈。可变形卷积模块是一种改进的卷积操作，它可以更好地适应物体的形状和尺寸，提高模型的鲁棒性。可变形卷积模块的实现方式是在标准卷积操作中增加一个偏移量offset，使卷积核能够在训练过程中扩展到更大的范围，从而实现对尺度、长宽比和旋转等各种变换的推广。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5网络中引入可变形卷积模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈

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