ConvNeXt 改进 ：ConvNeXt添加SAConv(可切换空洞卷积)，自适应融合多尺度特征，优化小目标与遮挡目标感知，二次创新CNBlock结构

本文教的是方法，也给出几种改进方法，二次创新结构，百变不离其宗，一文带你改进自己模型，科研路上少走弯路。

作者提出的技术结合了递归特征金字塔和可切换空洞卷积，通过强化多尺度特征学习和自适应的空洞卷积，显著提升了目标检测的效果。

理论介绍

空洞卷积（Atrous Convolution）是一种可以在卷积操作中插入“空洞”来扩大感受野的技术，更有效地捕捉到图像中的大范围上下文信息。可切换空洞卷积（SAC）则通过自适应地切换不同的空洞率，使得模型能够灵活地根据特定场景调整卷积的感受野，从而更好地处理不同大小的目标。SAConv结构如下（摘自论文）

理论详解可以参考链接：论文地址
代码可在这个链接找到：代码地址

训练代码参考和下载：手把手教你使用ConvNeXt训练自己数据集和推理，ConvNeXt模型训练（CVPR 2022），一个能挑战 Vision Transformer 的卷积神经网络，含完整代码和数据集

🐴一、实战细节

⚡⚡实验结果画图

画图效果如下，代码可一键运行

画图代码：

# -*- coding: utf-8 -*-""" @Auth ：落花不写码 @File ：画图.py @IDE ：PyCharm @Motto :学习新思想，争做新青年 """importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd