一、本文介绍
本文记录的是基于SCSA-CBAM注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。现有注意力方法在空间-通道协同方面未充分挖掘其潜力，缺乏对多语义信息的充分利用来引导特征和缓解语义差异。SCSA-CBAM注意力模块构建一个空间-通道协同机制，使空间注意力引导通道注意力增强综合学习，通道注意力从多语义水平调节更丰富的空间特定模式。
专栏目录：YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、SCSA原理
- 2.1 原理
- 2.2 优势
- 三、SCSA的实现代码
- 四、创新模块
- 4.1 改进点1
- 4.2 改进点2⭐
- 五、添加步骤
- 5.1 修改ultralytics/nn/modules/block.py
- 5.2 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
- 5.3 修改ultralytics/nn/modules/tasks.py
- 六、yaml模型文件
- 6.1 模型改进版本一
- 6.2 模型改进版本二⭐
- 七、成功运行结果</
量子退火和伊辛二次算法模型)
