YoloV8改进策略：注意力改进|HCANet全局与局部的注意力模块CAFM|二次创新|即插即用

文章目录

  • 摘要
  • 用在自己的论文中，该如何描述
    • 原论文中的描述
    • 在自己论文中描述
  • 代码与详解
  • 官方结果
  • 改进方法
  • 测试结果
  • 总结

摘要

在CAFM模型的基础上进行二次创新，我成功地开发了一个性能显著提升的改进版模型。这一创新不仅优化了特征提取和融合的方式，还极大地提高了模型的泛化能力和准确性。为了验证其有效性，我们将这一改进应用于流行的目标检测算法YoloV8，并取得了显著的精度提升。这一改进具有即插即用的特性，易于理解和实现，为相关领域的研究人员提供了新的思路和方法。

CAFM结构图如下：

在这里插入图片描述

修改后的结构图：

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