YOLOv9改进策略 ：卷积魔改 | 感受野注意力卷积运算（RFAConv）

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💡💡💡本文改进内容：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题

💡💡💡使用方法：代替YOLOv9中的卷积，使得更加关注感受野注意力，提升性能

💡💡💡RFAConv|   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，有的数据集达到3个点以上

 改进结构图如下：

《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升

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