YOLOv10模型改进-Backbone改进-第61篇： YOLOv10改进策略【Backbone】| ResNeSt Backbone替换
一、本文介绍本文记录的是利用ResNeSt作为Backbone改进YOLOv10的特征提取部分。ResNeSt通过分组残差和分裂注意力，实现更高效的特征提取。二、ResNeSt模块介绍2.1 设计出发点标准ResNet的残差块缺乏通道间的交互，ResNeSt通过分裂注意力机制增强通道间的信息交流。2.2 模块结构ResNeSt块：通道分组：将输入通道分成多个组分组卷积：每组独立进行卷积分裂注意力：学习每组的重要性权重特征融合：加权融合各组特征三、ResNeSt的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass
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