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降低改进难度,改进多种结构演示 - 💡本篇文章基于 基于 YOLOv5、YOLOv8网络
首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构：长距离注意力机制增强廉价操作，打造轻量级检测器。 - 重点：🔥🔥🔥有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上
有效涨点!!! - 重点：🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️，订阅了该专栏的读者务必·
私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公开的Tricks.文章目录
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- 参数对比（均减少）
- 一、GhostNetV2论文理论部分 + YOLOv5、YOLOv8代码改进
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- 重新思考 Attention 对模型架构的影响
- 用于移动端架构的解耦全连接注意力机制 DFC Attention
- DFC 注意力机制增强 Ghost 模块
- 实验结果
- 二、核心代码部分
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YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干，打造高效轻量级检测器
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