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YOLO26分割原创自研：SPPF原创自研 | SPPF_attention，重新设计加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
YOLO26分割原创自研：SPPF原创自研 | SPPF_attention，重新设计加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息

💡💡💡本文原创自研创新改进：

优点：为了利用不同的池化核尺寸提取特征的方式可以获得更多的特征信息，提高网络的识别精度。

如何优化：在此基础上加入注意力机制，能够在不同尺度上更好的、更多的获取特征信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响

强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别

💡💡💡 在多个数据集验证涨点，尤其对存在多个尺度的数据集、小目标数据集涨点明显

    《YOLO26-seg魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

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