💡💡💡本文独家改进：一种基于注意力的轻量级 COC-YOLO 方法用于微小物体检测：1）CoTM增强提取网络上下文信息的能力；2）动态卷积模块进一步提高小物体的检测性能；3）轻量级上采样CARAFE；
COC-YOLO | 实验结果表明，我们的方法在两个数据集上优于 SOTA 方法，并实现了最佳的实时检测性能和最小的模型尺寸
💡💡💡YOLO小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点
💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现小目标涨点和创新！！！
专栏介绍：
✨✨✨解决小目标检测难点并提升小目标检测性能