张小明
前端开发工程师
，魔改轻量DCNv3二次创新)
💡💡💡本文独家改进： 提出了可变形条带卷积(DSCN)，DSCN作为大核DCNv3的简化版本，相对于变形采样方法，其计算量仅为原始方法的63.2%。通过将变形采样核限制在单轴上，DSCN进一步避免了计算负荷随核尺寸的二次增长。因此由DSCN构建的可变形空间注意(DSA)来替代DCNv3。
💡💡💡强烈推荐：先到先得，paper级创新，直接使用；
💡💡💡创新点：1）去掉DCNv3中的Mask；2）空间域上的双线性插值转改为轴上的线性插值；
💡💡💡如何跟YOLO26结合：1）和C3k2创新性结合
改进结构图1：
改进结构图2：
💡💡💡本文解决了什么问题：通道和空间注意之间的协同作用尚未得到充分挖掘，缺乏充分利用多语义信息的协同潜力来进行特征引导和缓解语义差异 💡💡💡本文方法：提出了一种新的空间和通道协同注意模块(SSCSA)，由两部分组成:可共享的多语义空间注意(SMSA)和渐进式…
，充分挖掘通道和空间注意之间的协同作用)
李华
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李华
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李华
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李华
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李华