本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/23 9:44:49
相關文章
YOLO26 改進 - 注意力機制 IIA信息整合注意力(Information Integration Attention ):精準保留空間位置信息,平衡精度與計算成本 TGRS2025
?# 前言# 前言
本文提出信息整合注意力(IIA)機制,并將其集成到YOLO26中用于遙感圖像語義分割。傳統(tǒng)CNN難捕捉全局信息,Transformer計算復雜,現(xiàn)有基于Mamba的方法未充分考慮局部信息。IIA利用圖像特征空間位置不…
建站知識
2026/2/19 21:23:13
Spark學習 day6 - 囈語
對數(shù)據(jù)進行分析1、正常的單詞進行單詞計數(shù)
2、特殊字符統(tǒng)計出現(xiàn)多少個
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
from defs import context_jieba
from defs impo…
建站知識
2026/2/23 3:17:31
YOLO26 改進 - 注意力機制 ACmix自注意力與卷積混合模型:輕量級設計融合雙機制優(yōu)勢,實現(xiàn)高效特征提取與推理加速
?前言
本文介紹了將自注意力和卷積技術相結合的ACmix模型及其在YOLO26中的結合應用。研究發(fā)現(xiàn)自注意力和卷積存在強烈基礎關系,大部分計算使用相同操作,且第一階段計算復雜度占主導。ACmix通過將傳統(tǒng)卷積和自注意力…
建站知識
2026/2/20 22:54:52
YOLO26 改進 - 注意力機制 DCAFE雙坐標注意力:并行坐標注意力 + 雙池化融合
?# 前言# 前言
本文介紹了將雙坐標注意力特征提?。―CAFE)模塊與YOLO26相結合的方法。DCAFE模塊采用“并行坐標注意力+雙池化融合”設計,通過平均池化和最大池化并行支路捕獲特征,經(jīng)通道自適應調整生成注意力權重…
建站知識
2026/2/21 2:12:08
YOLO26 改進 - 注意力機制 LRSA局部區(qū)域自注意力( Local-Region Self-Attention) 輕量級局部上下文建模彌補長程依賴細節(jié)不足 CVPR2025
?# 前言# 前言
本文介紹了內容感知Token聚合網(wǎng)絡(CATANet)中的局部區(qū)域自注意力(LRSA)模塊在YOLO26中的結合?;赥ransformer的圖像超分辨率方法存在計算復雜度高、捕捉長距離依賴能力受限等問題。LRSA作為CAT…
建站知識
2026/2/20 20:51:54
YOLO26 改進 - C2PSA C2PSA融合EDFFN高效判別頻域前饋網(wǎng)絡(CVPR 2025):頻域篩選機制增強細節(jié)感知,優(yōu)化復雜場景目標檢測
?# 前言# 前言
本文介紹了高效判別頻域前饋網(wǎng)絡(EDFFN),并將其集成到YOLO26中。EDFFN是為解決圖像復原中局部信息表征不足和頻域計算成本過高問題而提出的。傳統(tǒng)方法存在SSM全局信息偏向性和頻域FFN高計算成本的…
建站知識
2026/2/20 22:54:37
YOLO26 改進 - C2PSA C2PSA融合MSLA多尺度線性注意力:并行多分支架構融合上下文語義,提升特征判別力 Arxiv2025
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,其中MSLA通過并行多尺度特征提取和低復雜度線性注意力…
建站知識
2026/2/20 23:31:10
網(wǎng)絡工程開題報告 游泳館管理系統(tǒng)
目錄游泳館管理系統(tǒng)開題報告簡介系統(tǒng)核心功能模塊技術架構設計創(chuàng)新特色設計預期實施效果項目技術支持可定制開發(fā)之功能亮點源碼獲取詳細視頻演示 :文章底部獲取博主聯(lián)系方式!同行可合作游泳館管理系統(tǒng)開題報告簡介
游泳館管理系統(tǒng)是針對游泳館日常運營需…
建站知識
2026/2/15 3:45:50

