YOLO26最新创新改进系列：融合简单但功能强大的主干网络-BoTNet模块，获得CNN+自然语言处理技术的优势，有效提升检测效果！

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一、 BoTNet简介

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11605

BoTNet是一种简单但功能强大的主干网络，该架构将注意力模块纳入了包括图像分类，目标检测，实例分割等多种计算机视觉任务。通过仅将ResNet的最后三个的卷积层替换成MHSA层，并不进行其他改变，在墓边检测方面显著改善了极限，同时减少了参数两，从而使得延迟最小化。
Transformer中的MHSA和BoTNet中的MHSA的区别：

归一化，Transformer使用 Layer Normalization，而BoTNet使用 Batch Normalization。
非线性激活，Transformer仅仅使用一个非线性激活在FPN block模块中，BoTNet使用了3个非线性激活。
输出投影，Transformer中的MHSA包含一个输出投影，BoTNet则没有。
优化器，Transformer使用Adam优化器训练，BoTNet使用sgd+ momentum

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二、改进教程

2.1 修改YAML文件

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2.2 新建.py

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2.3 修改tasks.py

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三、验证是否成功即可

执行命令

python train.py

改完收工！
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写在最后

学术因方向、个人实验和写作能力以及具体创新内容的不同而无法做到一通百通，所以本文作者即B站Up主：Ai学术叫叫兽
在所有B站资料中留下联系方式以便在科研之余为家人们答疑解惑，本up主获得过国奖，发表多篇SCI，擅长目标检测领域，拥有多项竞赛经历，拥有软件著作权，核心期刊等经历。
因为经历过所以更懂小白的痛苦！
因为经历过所以更具有指向性的指导！

祝所有科研工作者都能够在自己的领域上更上一层楼！

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