YOLOv10模型改进-Backbone改进-第56篇:YOLOv10改进策略【Backbone】| ConvNeXt Backbone替换
一、本文介绍本文记录的是利用ConvNeXt作为Backbone改进YOLOv10的特征提取部分。ConvNeXt通过将Transformer的设计理念引入卷积神经网络,实现优异的性能。二、ConvNeXt模块介绍2.1 设计出发点将Transformer的深度可分离卷积、LayerNorm、GELU激活函数等设计理念引入CNN。2.2 模块结构ConvNeXt块:深度卷积:空间特征提取LayerNorm:归一化逐点卷积:通道变换GELU激活:非线性变换三、ConvNeXt的实现代码importtorchimporttorch.nnasnncl

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