计算机毕业设计hadoop+spark+hive薪资预测 招聘推荐系统 招聘可视化大屏 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)
2026/1/20 10:02:59
绿色线条为添加RAB模块后的训练效果，map指标提升8.96，准确率提升3.56
文章目录
- 移植
- 创建ultralytics\cfg\models\v13\yolov13-RCB.yaml
- 修改ultralytics\nn\tasks.py
- 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
- 修改ultralytics\nn\modules\block.py
- 一、RAB 模块简介
- 二、结构拆解
- 1. 降维（conv1x1\_1）
- 2. 多次残差卷积（self.res）
- 3. 多级残差累加
- 4. 升维 + 空间注意力（SAB）
- 5. 最终残差融合
- 三、整体数据流可视化
- 四、RAB 模块的特点
- 五、应用场景
- 六、改进建议
- 七、总结
移植
创建ultralytics\cfg\models\v13\yolov13-RCB.yaml
nc:80 # number of classesscales:# model compound scaling constants,i.e.'model=yolov13n.yaml'will call yolov13.yaml with scale'n'# [depth,width,max_channels]n:[0.50