💡💡💡解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。
💡💡💡创新点：提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪，它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支，可以捕获互补特征，增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。
💡💡💡如何跟YOLOv7结合：RAB和HDRAB引入到backbone
💡💡💡本人在低光照、红外小目标数据集涨点惊喜
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YOLOv7原创自研
![【<span style='color:red;'>YOLOv</span>10<span style='color:red;'>改进</span>[CONV]】<span style='color:red;'>2024</span><span style='color:red;'>年</span><span style='color:red;'>的</span>DynamicConv<span style='color:red;'>助力</span><span style='color:red;'>YOLOv</span>10<span style='color:red;'>目标</span><span style='color:red;'>检测</span>效果 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + <span style='color:red;'>全</span><span style='color:red;'>网</span><span style='color:red;'>首发</span>](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/fd4cf676df104df2911e12ffcb18b022.png)
