【YOLOv8改进 - 注意力机制】S2Attention : 整合空间位移和分割注意力
YOLOv8专栏探讨了MLP主干网络的创新，如S2-MLPv2，它通过通道扩展和分块空间移位提高性能，达到83.6%的ImageNet top-1准确率。文章介绍了分割注意力模块，用于融合特征图。提供了S2Attention类的代码示例，展示如何结合空间位移和分割注意力。详细内容和实战案例可在[CSDN博客](https://blog.csdn.net/shangyanaf)找到。
MaxCompute产品使用合集之如何增加MC中Fuxi任务的实例数
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。