YOLO11实战：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点，解决不涨点掉点等问题
本文解决的问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象？？？ 原因分析：不同数据集加入创新点存在表现不一致是正常现象，甚至放在网络不同位置也存在有的位置能够涨点，有的位置降点现象！！！ 如何解决： 将创新点放入不同网络位置并提供对应的yaml文件，总有一种能够在你数据集下高效涨点。所以还是要多做实验，做各种尝试，可能就能取得意外的涨点现象！！！ 涨点情况：原...
首次统一卷积与自注意力，上海交大、华为海思提出X-volution，发力网络核心基础架构创新
众所周知，卷积操作（convolution）与自注意力操作（self-attention）是深度学习两大核心的基础网络计算单元（或称为模型算子）。卷积操作通过线性乘子，提取图像局部特征；自注意力操作通过高阶乘子运算，提取图像全域 / 局部的特征关联特性。两种算子成为深度学习两大重要网络架构演化——CNN 与 Transformer 的计算基石。两种算子在图像特征提取与语义抽象方面的互补性不言而喻....
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