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DiffYOLO：基于 YOLO 和扩散模型的抗噪声目标检测

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了GD机制，利用卷积和自注意操作实现Gold-YOLO模型。该模型在多尺度特征融合和延迟准确性平衡方面有所提升。首次在YOLO系列中实现了MAE风格的预训练，使得模型能够从无监督预训练中受益。在COCO val2017数据集上，Gold-YOLO-N取得了39.9% AP和1030 FPS，超过了YOLOv6-3.0-N的相似FPS+2.4%。

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标签

GD机制 Gold-YOLO yolo 卷积 多尺度特征融合 扩散模型 目标检测 自注意操作
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