本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/23 5:32:25
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AI工具如何成為論文寫作的“秘密武器”
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前言
本文介紹了動態(tài)混合層(DML),并將相關(guān)改進模塊集成進YOLO26。DML是SRConvNet核心組件,用于解決輕量級圖像超分辨率任務(wù)中特征捕捉和通道適應(yīng)性問題。它通過通道擴展拆分、多尺度動態(tài)深度卷積、通道洗牌與融合等…
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YOLO26 改進 - C2PSA | C2PSA融合MSLA多尺度線性注意力:并行多分支架構(gòu)融合上下文語義,提升特征判別力 | Arxiv 2025
# 前言
本文介紹了多尺度線性注意力機制MSLA,并將其集成進YOLO26。現(xiàn)有基于CNN和Transformer的醫(yī)學(xué)圖像分割方法存在局限性,為解決這些問題,我們提出了MSLAU-Net架構(gòu),其中MSLA通過并行多尺度特征提取和低復(fù)雜度線性…
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