YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏
专栏链接: YOLOv10 创新改进有效涨点
专栏介绍
本专栏不仅关注最新的研究成果，还会持续更新和回顾那些经过实践验证的改进机制。
包括：注意力机制替换、卷积优化、检测头创新、损失与IOU优化、block优化与多层特征融合、轻量级网络设计等改进思路，帮助您实现全方位的创新。
🚀🚀🚀 本项目持续更新 ，至少150+篇创新改进 ，
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适用场景与任务
专栏内容适用于各种场景，包括但不限于：
- 红外成像
- 小目标检测
- 工业缺陷检测
- 医学影像
- 遥感目标检测
- 低对比度场景
目录
注意力机制
| 标题 | 链接 | 改进点 |
|---|---|---|
| 【YOLOv10改进-注意力机制】MCA：用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140307968 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】 MSDA：多尺度空洞注意力 (论文笔记+引入代码) | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140072501 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】MSCAAttention多尺度卷积注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139998872 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】iRMB： 倒置残差移动块 (论文笔记+引入代码) | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140072635 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】CoordAttention： 用于移动端的高效坐标注意力机制 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139993927 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】Polarized Self-Attention: 极化自注意力，双重注意力机制 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140162764 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】LSKNet(Large Selective Kernel Network ):空间选择注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140236320 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】Non-Local：基于非局部均值去噪滤波的自注意力模型 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140279001 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】STA(Super Token Attention) 超级令牌注意力机制 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140279826 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】HAT(Hybrid Attention Transformer,)混合注意力机制 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140192367 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】EMA（Efficient Multi-Scale Attention）：基于跨空间学习的高效多尺度注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140152733 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】CPCA(Channel prior convolutional attention)中的通道注意力,增强特征表征能力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140224627 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】DAT（Deformable Attention）：可变形注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140224009 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】D-LKA Attention：可变形大核注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140190549 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】LSKA(Large Separable Kernel Attention)：大核分离卷积注意力模块 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140059424 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140280057 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140224976 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进-注意力机制】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140280742 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进- 注意力机制】SENetV2: 用于通道和全局表示的聚合稠密层，结合SE模块和密集层来增强特征表示 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140308722 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进- 注意力机制】 CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140139070 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进 - 注意力机制】SKAttention：聚合分支信息，实现自适应调整感受野大小 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140082587 | 注意力机制 |
| 【YOLOv10改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140087132 | 注意力机制 |
主干
| 标题 | 链接 | 改进点 |
|---|---|---|
| 【YOLOv10改进- Backbone主干】EfficientRep：一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140309058 | 主干 |
| 【YOLOv10改进】VanillaNet：极简的神经网络，利用VanillaBlock降低YOLOV10参数 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140335412 | 主干 |
| 【YOLOv10改进- Backbone主干】清华大学CloFormer AttnConv ：利用共享权重和上下文感知权重增强局部感知，注意力机制与卷积的完美融合 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140307198 | 主干 |
特征融合
卷积
| 标题 | 链接 | 改进点 |
|---|---|---|
| 【YOLOv10改进 -卷积Conv】 AKConv(可改变核卷积)：任意数量的参数和任意采样形状的即插即用的卷积 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/139991759 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割任务 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140007047 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140012110 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140191150 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小对象问题 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140060105 | CONV |
| 【YOLOv10改进-特征融合】YOLO-MS MSBlock : 分层特征融合策略 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140143074 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】 ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)：全维度动态卷积 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140201668 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】 SAConv(Switchable Atrous Convolution)：可切换的空洞卷积 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140226526 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】 ParameterNet：DynamicConv(Dynamic Convolution)：2024最新动态卷积 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140163390 | CONV |
| 【YOLOv10改进 -卷积Conv】 RFB (Receptive Field Block)：多分支卷积块 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140071097 | CONV |
| 【YOLOv10改进 -卷积Conv】 OREPA(Online Convolutional Re-parameterization)：在线卷积重参数化 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140071865 | CONV |
| 【YOLOv10改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核 | https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140163787 | CONV |