本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/25 0:34:56
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一、本文介紹
本文記錄的是將ConvNeXt V2應(yīng)用到Y(jié)OLO26中的改進(jìn)方法研究。
本文將ConvNeXt V2應(yīng)用于YOLO26,一方面利用全卷積掩碼自動(dòng)編碼器在訓(xùn)練時(shí)優(yōu)化特征學(xué)習(xí),減少模型對(duì)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴;另一方面,通過全局響應(yīng)歸一化層增強(qiáng)特征競爭,緩解特征坍塌問題,提高特征…
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一、本文介紹
本文記錄的是利用PKINet優(yōu)化YOLO26的目標(biāo)檢測方法研究。
在遙感圖像目標(biāo)檢測中,目標(biāo)尺度變化大,本文引入PKINet來捕獲多尺度紋理特征,并在YOLO26的基礎(chǔ)上配置了原論文中PKINET_T, PKINET_S, PKINET_B三種模型,以滿足不同的需求。 文章目錄 一、本文介紹 二、…
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一、本文介紹
本文記錄的是基于UniRepLKNet的YOLO26骨干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法研究。UniRepLKNet提出了獨(dú)特的大核設(shè)計(jì)能有效捕捉圖像特征,在多模態(tài)任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的通用感知能力。將UniRepLKNet應(yīng)用到Y(jié)OLO26的骨干網(wǎng)絡(luò)中,提升YOLO26在目標(biāo)檢測任務(wù)中的精度和效率 。
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一、引言:為什么你的提示總差“一點(diǎn)感覺”?
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一、本文介紹
本文記錄的是將RMT應(yīng)用于YOLO26骨干網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方法研究。
RMT通過構(gòu)建基于曼哈頓距離的空間衰減矩陣,引入顯式空間先驗(yàn),同時(shí)提出新的注意力分解形式,在不破壞空間衰減矩陣的前提下,以線性復(fù)雜度對(duì)全局信息進(jìn)行稀疏建模。將RMT融入YOLO26的骨干網(wǎng)絡(luò),能夠有效…
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