YOLOv10问世，登顶GitHub！性能飞升，【多尺度目标检测】值得大看特看！

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【多尺度目标检测】 是近年来在深度学习领域中备受关注的一项技术，它通过处理图像中不同尺度的目标，显著提升了模型在复杂场景中的检测精度和鲁棒性。多尺度目标检测技术已经在自动驾驶、安防监控和遥感图像分析等多个领域取得了显著成果，其独特的方法和有效的表现使其成为研究热点之一。 为了帮助大家全面掌握 多尺度目标检测 的方法并寻找创新点，本文总结了 最近两年 【多尺度目标检测】 相关的 20篇顶会顶刊 的研究成果，这些论文的文章、来源以及论文的代码都整理好了，希望能为各位的研究工作提供有价值的参考。 需要的同学 扫码添加我 回复“ 多尺度目标检测 ”即可全部领取 三篇论文详述 1、Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism 这篇文章主要介绍了一种名为Gold-YOLO的新型高效目标检测模型。Gold-YOLO通 ………………………………