YOLO26最新创新改进系列：融合简单但功能强大的主干网络-BoTNet模块，获得CNN+自然语言处理技术的优势，有效提升检测效果！
购买相关资料后畅享一对一答疑！
畅享超多免费持续更新且可大幅度提升文章档次的纯干货工具！见文末！
详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 动态第一条置顶动态中有直达链接，感谢支持！祝各位科研人硕果累累！！！
一、 BoTNet简介
论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11605
BoTNet是一种简单但功能强大的主干网络，该架构将注意力模块纳入了包括图像分类，目标检测，实例分割等多种计算机视觉任务。通过仅将ResNet的最后三个的卷积层替换成MHSA层，并不进行其他改变，在墓边检测方面显著改善了极限，同时减少了参数两，从而使得延迟最小化。
Transformer中的MHSA和BoTNet中的MHSA的区别：
归一化，Transformer使用 Layer Normalization，而BoTNet使用 Batch Normalization。
非线性激活，Transformer仅仅使用一个非线性激活在FPN block模块中，BoTNet使用了3个非线性激活。
输出投影，Transformer中的MHSA包含一个输出投影，BoTNet则没有。
优化器，Transformer使用Adam优化器训练，BoTNet使用sgd+ momentum
AI学术叫叫兽在这！家人们，给我遥遥领先！！！
AI学术叫叫兽在这！家人们，给我遥遥领先！！！
AI学术叫叫兽在这！家人们，给我遥遥领先！！！
二、 改进教程
2.1 修改YAML文件
详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！
2.2 新建.py
详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽er 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！
2.3 修改tasks.py
详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽er 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！
三、验证是否成功即可
执行命令
python train.py改完收工！
关注B站：AI学术叫叫兽
从此走上科研快速路
遥遥领先同行！！！！
写在最后
学术因方向、个人实验和写作能力以及具体创新内容的不同而无法做到一通百通，所以本文作者即B站Up主：Ai学术叫叫兽
在所有B站资料中留下联系方式以便在科研之余为家人们答疑解惑，本up主获得过国奖，发表多篇SCI，擅长目标检测领域，拥有多项竞赛经历，拥有软件著作权，核心期刊等经历。
因为经历过所以更懂小白的痛苦！
因为经历过所以更具有指向性的指导！
祝所有科研工作者都能够在自己的领域上更上一层楼！
所有科研参考资料均可点击此链接，合适的才是最好的，希望我的能力配上你的努力刚好合适！
以下为给大家庭小伙伴们免费更新过的绘图代码，均配有详细教程，超小白也可一键操作! 后续更多提升文章档次的资料的更新请大家庭的小伙伴关注我B站及抖音：Ai学术叫叫兽！
所有科研参考资料均可点击此链接，合适的才是最好的，希望我的能力配上你的努力刚好合适！
所有科研参考资料均可点击此链接，合适的才是最好的，希望我的能力配上你的努力刚好合适！
