YoloV8改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV8，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

YoloV8改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV8，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

文章目录

• 摘要
• 论文：《LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计》
• 1、简介
• 2、相关工作
• 3、方法
• 4、实验
• 5、消融研究
• 6、与最先进方法的比较
• 7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较
• 8、结论
• YoloV8官方结果
• 改进一：使用LSKA注意力机制重构C2f模块
• • 改进方法
  • 测试结果
• 改进二：使用LSKANet的Block替换C2f中的Bottleneck，