一、本文介紹 本文記錄的是基于PoolFormer的YOLO26骨干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法研究。 PoolFormer提出了創(chuàng)新的MetaFormer通用架構(gòu)，通過極簡單的池化操作實(shí)現(xiàn)Token混合，能以低參數(shù)和計(jì)算成本高效捕捉圖像全局與局部特征。將PoolFormer應(yīng)用到Y(jié)OLO26的骨干網(wǎng)絡(luò)中，通過其分層結(jié)構(gòu)和Token…

一、本文介紹 本文記錄的是基于InceptionNeXt的YOLO26骨干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法研究。 InceptionNeXt提出了新穎的Inception 深度卷積，將大核深度卷積分解為四個(gè)并行分支，有效提升計(jì)算效率并保持大感受野。將InceptionNeXt應(yīng)用到Y(jié)OLO26的骨干網(wǎng)絡(luò)中，利用其獨(dú)特的卷積結(jié)構(gòu)，在處理圖…

一、本文介紹 本文記錄的是基于LSKNet的YOLO26骨干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法研究。 LSKNet利用大核卷積獲取上下文信息進(jìn)行輔助，使模型能夠產(chǎn)生具有各種大感受野的多個(gè)特征的同時(shí)，動(dòng)態(tài)地根據(jù)輸入調(diào)整模型的行為，使網(wǎng)絡(luò)更好地適應(yīng)圖像中不同物體的檢測需求。 本文在YOLO26的基礎(chǔ)上配置…

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…

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、…

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 。 本文在YOLO26…

提示工程架構(gòu)師的“數(shù)據(jù)思維”：用數(shù)字提升提示吸引力 一、引言：為什么你的提示總差“一點(diǎn)感覺”？ 你有沒有過這樣的經(jīng)歷？ 花了10分鐘寫了一段自認(rèn)為“完美”的提示： “幫我寫一篇關(guān)于職場焦慮的文章，要實(shí)…

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…