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YOLOv13改进策略【注意力机制篇】| ICASSP 2023 EMA 高效多尺度注意力,跨空间学习提高远距离建模依赖
本文基于YOLOv13 官方仓库(iMoonLab/yolov13,ultralytics 8.3.63 fork)实测整理,Windows/CPU 全程可跑。前言YOLOv13(HyperACE 超图 + FullPAD 全流水线聚合架构)采用全新的 A2C2f/DSConv backbone 结构,但注意力模块的即插即用特性不变。这篇把EMA(Efficient Multi-Scale Attention,ICASSP 2023)接入 v13:通道分组 + 方向池化 + 跨空间矩阵乘学习,不降维、GroupNorm 训练更稳,本文实测仅+672 参数。专栏目录:YOLOv13改进目录一览专栏地址:YOLOv13改进专栏——持续更新各方向即插即用改进一、先看懂 YOLOv13 的结构:插入点变了v13 的 backbone 末端
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