💡💡💡本文自研创新改进:MSAM(CBAM升级版):通道注意力具备多尺度性能,多分支深度卷积更好的提取多尺度特征,最后高效结合空间注意力
1)作为注意力MSAM使用;
推荐指数:五星
MSCA | 亲测在多个数据集能够实现涨点,对标CBAM。
在道路缺陷检测任务中,原始map为0.8,cbam为0.822 ,MSCA 为 0.855
收录
YOLOv8原创自研
💡💡💡本文自研创新改进:MSAM(CBAM升级版):通道注意力具备多尺度性能,多分支深度卷积更好的提取多尺度特征,最后高效结合空间注意力
1)作为注意力MSAM使用;
推荐指数:五星
MSCA | 亲测在多个数据集能够实现涨点,对标CBAM。
在道路缺陷检测任务中,原始map为0.8,cbam为0.822 ,MSCA 为 0.855
收录
YOLOv8原创自研
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。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。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/205028.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!