YOLOv10模型改进-Neck改进-第70篇:YOLOv10改进策略【Neck】| SFAM尺度感知特征融合 一、本文介绍本文记录的是利用SFAM(Scale-Aware Feature Aggregation Module)改进YOLOv10的Neck部分,实现尺度感知的特征融合。二、SFAM模块介绍2.1 设计出发点不同尺度的特征对不同大小目标的贡献不同,SFAM通过尺度感知机制实现更精准的特征融合。2.2 模块结构SFAM融合过程:尺度注意力:学习不同尺度特征的重要性特征融合:根据尺度注意力融合特征特征增强:对融合后的特征进行增强三、SFAM的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclassSFAM

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