本文分類：news發(fā)布日期：2026/2/23 9:45:20
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2026/2/23 9:44:49
YOLO26 改進(jìn) - 注意力機(jī)制 IIA信息整合注意力（Information Integration Attention ）：精準(zhǔn)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(jī)制，并將其集成到Y(jié)OLO26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(fù)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…
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2026/2/23 9:44:50
Spark學(xué)習(xí) day6 - 囈語
對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析1、正常的單詞進(jìn)行單詞計數(shù)
2、特殊字符統(tǒng)計出現(xiàn)多少個
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from pyspark.storagelevel import StorageLevel
from defs import context_jieba
from defs impo…
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2026/2/23 3:17:31
YOLO26 改進(jìn) - 注意力機(jī)制 ACmix自注意力與卷積混合模型：輕量級設(shè)計融合雙機(jī)制優(yōu)勢，實(shí)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(shù)相結(jié)合的ACmix模型及其在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)自注意力和卷積存在強(qiáng)烈基礎(chǔ)關(guān)系，大部分計算使用相同操作，且第一階段計算復(fù)雜度占主導(dǎo)。ACmix通過將傳統(tǒng)卷積和自注意力…
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2026/2/20 22:54:52
YOLO26 改進(jìn) - 注意力機(jī)制 DCAFE雙坐標(biāo)注意力：并行坐標(biāo)注意力 + 雙池化融合
?# 前言# 前言
本文介紹了將雙坐標(biāo)注意力特征提取（DCAFE）模塊與YOLO26相結(jié)合的方法。DCAFE模塊采用“并行坐標(biāo)注意力+雙池化融合”設(shè)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(yīng)調(diào)整生成注意力權(quán)重…
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2026/2/21 2:12:08
YOLO26 改進(jìn) - 注意力機(jī)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(bǔ)長程依賴細(xì)節(jié)不足 CVPR2025
?# 前言# 前言
本文介紹了內(nèi)容感知Token聚合網(wǎng)絡(luò)（CATANet）中的局部區(qū)域自注意力（LRSA）模塊在YOLO26中的結(jié)合。基于Transformer的圖像超分辨率方法存在計算復(fù)雜度高、捕捉長距離依賴能力受限等問題。LRSA作為CAT…
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2026/2/20 20:51:54
YOLO26 改進(jìn) - C2PSA C2PSA融合EDFFN高效判別頻域前饋網(wǎng)絡(luò)(CVPR 2025)：頻域篩選機(jī)制增強(qiáng)細(xì)節(jié)感知，優(yōu)化復(fù)雜場景目標(biāo)檢測
?# 前言# 前言
本文介紹了高效判別頻域前饋網(wǎng)絡(luò)（EDFFN），并將其集成到Y(jié)OLO26中。EDFFN是為解決圖像復(fù)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…
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2026/2/20 22:54:37
YOLO26 改進(jìn) - 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 Arxiv2025
本文介紹了多尺度線性注意力機(jī)制MSLA，并將其集成進(jìn)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)雜度線性注意力…
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2026/2/20 23:31:10
