YOLOv9改进策略 :原创自研 | 自研独家创新BSAM注意力 ,基于CBAM升级

    💡💡💡本文改进内容: 提出新颖的注意力BSAM(BiLevel Spatial  Attention Module),创新度极佳,适合科研创新,效果秒杀CBAMChannel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 BiLevel   Attention+Spartial Attention

 1)作为注意力BSAM使用;

推荐指数:五星

BSAM |   亲测在多个数据集能够实现涨点,多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。

 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】【

相关推荐

最近更新

  1. TCP协议是安全的吗?

    2024-04-01 21:58:03       16 阅读
  2. 阿里云服务器执行yum,一直下载docker-ce-stable失败

    2024-04-01 21:58:03       16 阅读
  3. 【Python教程】压缩PDF文件大小

    2024-04-01 21:58:03       15 阅读
  4. 通过文章id递归查询所有评论(xml)

    2024-04-01 21:58:03       18 阅读

热门阅读

  1. Linux共享网络给其它主机

    2024-04-01 21:58:03       13 阅读
  2. FastAPI+React全栈开发13 FastAPI概述

    2024-04-01 21:58:03       11 阅读
  3. C# 字符串转json

    2024-04-01 21:58:03       16 阅读
  4. 医疗器械测试面试准备—质量部总监二面

    2024-04-01 21:58:03       30 阅读
  5. 蓝桥杯考前复习二

    2024-04-01 21:58:03       16 阅读
  6. 前端CSS样式(image)

    2024-04-01 21:58:03       16 阅读
  7. 2084: [蓝桥杯2023初赛] 整数删除

    2024-04-01 21:58:03       16 阅读
  8. Stable Diffusion 本地部署教程

    2024-04-01 21:58:03       17 阅读
  9. 学习记录之数学表达式(3)

    2024-04-01 21:58:03       14 阅读