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轻量化特征融合 | YOLOv8 引入一种基于增强层间特征相关性的轻量级特征融合网络 | 北理工新作
【模型剪枝】YOLOv8 模型剪枝实战 | 稀疏化-剪枝-微调
即插即用篇 | YOLOv8 引入大感受野的小波卷积 | ECCV2024
即插即用模块目录
YOLOv8-PySide --- 基于 ultralytics 8.1.0 发行版优化 | 代码已开源
即插即用篇 | YOLOv5/v7引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块
改进YOLO系列 | EfficientViT：用于高分辨率密集预测的多尺度线性注意力 | ICCV 2023
特征融合篇 | 结合内容引导注意力 DEA-Net 思想 实现双主干特征融合新方法 | IEEE TIP 2024
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 HGNetv2 | 百度新一代超强主干网络
即插即用篇 | YOLOv8 引入 NAM 注意力机制 | 《NAM: Normalization-based Attention Module》