💡💡💡本文改进内容： 引入CloFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。
💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点
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】【前沿论文分享】【训练实战篇】</