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一、本文介绍
本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中，为准确提取其长距离上下文信息，需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖，并且参数量和计算量更少。
专栏目录：YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、CAA原理
- 2.1 原理
- 2.2 优势
- 三、CAA的实现代码
- 四、创新模块
- 4.1 改进点⭐
- 五、添加步骤
- 5.1 修改ultralytics/nn/modules/block.py
- 5.2 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
- 5.3 修改ultralytics/nn/modules/tasks.py
- 六、yaml模型文件
- 6.1 模型改进版本⭐
- 六、成功运行结果