算力低也能实时跑
基于YOLOv5-lite与动态采样Transformer，以相同参数量显著提升水下目标检测精度。
陈亮 · Yang, Yuyi · Zhenheng, Wang · 张剑 · 周少武 · Wu, Lianghong
Journal of Marine Science and Engineering 2023
动态采样 Transformer 模块仅通过稀疏采样和移位注意力实现针对性建模，未增加参数量，却让模型在参数量不变的前提下提升检测精度。
共享核参数卷积被用于优化矩阵编码，简化了前向传播的内存开销，使模型更适合部署在算力有限的水下机器人上。
训练时采用解耦定位与识别的蒸馏方法，强化正样本框的有效定位知识传递，模型参数不变即可提升检测精度。