一、本文介绍本文记录的是利用PatchConvNet卷积改进YOLOv10的特征提取部分。PatchConvNet通过分块卷积和注意力机制的结合，实现高效的特征提取。二、PatchConvNet模块介绍2.1 设计出发点PatchConvNet将图像分块，对每个块进行卷积操作，同时引入注意力机制增强特征表达。2.2 模块结构PatchConvNet块：图像分块：将图像划分为多个patch块卷积：对每个块进行卷积操作注意力融合：融合块间信息三、PatchConvNet的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass
YOLOv10模型改进-卷积层改进-第23篇：YOLOv10改进策略【卷积层】| PatchConvNet卷积改进方案
发布时间：2026/7/2 8:45:03
一、本文介绍本文记录的是利用PatchConvNet卷积改进YOLOv10的特征提取部分。PatchConvNet通过分块卷积和注意力机制的结合，实现高效的特征提取。二、PatchConvNet模块介绍2.1 设计出发点PatchConvNet将图像分块，对每个块进行卷积操作，同时引入注意力机制增强特征表达。2.2 模块结构PatchConvNet块：图像分块：将图像划分为多个patch块卷积：对每个块进行卷积操作注意力融合：融合块间信息三、PatchConvNet的实现代码importtorchimporttorch.nnasnnclass
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