本文：YOLOv10改进了原有的HFAMPAN结构，进行对齐、融合、注入高层信息，全局融合多级特征，向更高层注入全局信息。
本博客改进了源码，适用于YOLOv10。按照以下步骤运行改进后的代码。
在本文中，我们专门针对YOLOv10 提出了一种改进且独特的方法：二次创新
论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv10 代码实践改进
文章目录
论文理论部分+最新改进对原有YOLOv10代码实践改进
论文贡献
核
2.结合YOLOv10改进的HFAMPAN结构
2.1 原始配置
2.1 网络配置
3.2 核心代码
更换零件
更改代码
3.3 运行代码
在过去的几年里，YOLO 系列模型已成为实时目标检测领域的领先技术。许多研究通过修改结构、添加数据和设计新的损失来将基线推向更高的水平。然而，尽管特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）缓解了这个问题，但我们发现以前的模型仍然存在信息融合问题。因此，在本研究中，我们提供了一种通过卷积和自注意力操作实现的先进GD机制。这种新设计的模型名为Gold-YOLO，增强了多尺度特征融合能力，以在所有模型尺度上实现延迟和准确性的理想平衡。此外，我们首次在YOLO系列中实现MAE式的预训练，使YOLO系列模型能够从无监督预训练中受益。 Gold-YOLO-N 在T1030 GPU 上的COCO val39 数据集上取得了9.2017% 的优异AP
#Mango YOLOv10改进66：特征融合的原始HFAMPAN结构颈部章节：高层特征对齐信息的融合与注入，多级特征的全局融合，全局信息注入高层相关内容仅供参考注入来源网络，相关信息请以官方公告为准！
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