結論一句話：CSDN 的「大模型工坊」只能“一鍵微調(diào)”官方底座，不支持真正的預訓練/RLHF，訓練完可以私有化部署，但可控度、底座選擇、數(shù)據(jù)安全都弱于公有云。 下面給你逐項拆開看。 ① 產(chǎn)品定位（官網(wǎng)自述） …

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一、本文介紹 本文記錄的是基于PoolFormer的YOLO26骨干網(wǎng)絡改進方法研究。 PoolFormer提出了創(chuàng)新的MetaFormer通用架構，通過極簡單的池化操作實現(xiàn)Token混合，能以低參數(shù)和計算成本高效捕捉圖像全局與局部特征。將PoolFormer應用到YOLO26的骨干網(wǎng)絡中，通過其分層結構和Token…

一、本文介紹 本文記錄的是基于InceptionNeXt的YOLO26骨干網(wǎng)絡改進方法研究。 InceptionNeXt提出了新穎的Inception 深度卷積，將大核深度卷積分解為四個并行分支，有效提升計算效率并保持大感受野。將InceptionNeXt應用到YOLO26的骨干網(wǎng)絡中，利用其獨特的卷積結構，在處理圖…

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

一、本文介紹 本文記錄的是將ConvNeXt V2應用到YOLO26中的改進方法研究。 本文將ConvNeXt V2應用于YOLO26，一方面利用全卷積掩碼自動編碼器在訓練時優(yōu)化特征學習，減少模型對大規(guī)模標注數(shù)據(jù)的依賴；另一方面，通過全局響應歸一化層增強特征競爭，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的目標檢測方法研究。 在遙感圖像目標檢測中，目標尺度變化大，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)絡改進方法研究。UniRepLKNet提出了獨特的大核設計能有效捕捉圖像特征，在多模態(tài)任務中展現(xiàn)出強大的通用感知能力。將UniRepLKNet應用到YOLO26的骨干網(wǎng)絡中，提升YOLO26在目標檢測任務中的精度和效率 。 本文在YOLO26…