YOLOv8改进 | 注意力机制 | 反向残差注意力机制【内含创新技巧思维】
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本文介绍一种专注于开发现代、高效、轻量级的密集预测模型，在参数、FLOPs和性能之间进行权衡。倒置残差块（IRB）作为轻量级CNN的基础设施，但在基于注意力的研究中还没有相对应的识别。从高效IRB和Transformer的有效组件的统一视角重新思考轻量级基础设施，将基于CNN的IRB扩展到基于注意力的模型，并抽象出一个一残差元移动块（MMB）用于轻量级模型设计。遵循简单但有效的设计准则，推导出现代化的倒置残差移动块（iRMB），并仅用iRMB构建了类似ResNet的高效模型（EMO）用于下游任务。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。
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目录
1.原理
2. 将IRMB添加到YOLOv8中
2.1 IRMB的代码实现
2.2 更改init.py文件