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16 天前
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YOLOv11模型改进-注意力-引入简单无参数注意力模块SimAM 提升小目标和遮挡检测
本篇文章将介绍一个新的改进机制——卷积和注意力融合模块SimAM ，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。首先，SimAM 是一种用于卷积神经网络的简单且无参数的注意力模块，它基于神经科学理论定义能量函数来计算 3-D 注意力权重，能有效提升网络的表征能力，且具有轻量级、高效等优势。随后，我们将详细讨论他的模型结构，以及如何将SimAM 模块与YOLOv11相结合，以提升目标检测的性能。
XingshiXu
1 年前
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【YOLOv 剪枝 轻量化】融合YOLOv5s与通道剪枝算法的奶牛轻量化个体识别方法（英文版含中文翻译）
融合YOLOv5s与通道剪枝算法的奶牛轻量化个体识别方法 Light-weight recognition network for dairy cows based on the fusion of YOLOv5s and channel pruning algorithm