?# 前言# 前言 本文介紹了新型視覺(jué)適配器微調(diào)方法Mona，并將其集成到Y(jié)OLO26中。傳統(tǒng)全參數(shù)微調(diào)成本高、存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)重且有過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)有PEFT方法性能落后。Mona僅調(diào)整5%以內(nèi)的骨干網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在多個(gè)視覺(jué)任務(wù)中超越全…

?# 前言# 前言 本文介紹了分離與增強(qiáng)注意力模塊（SEAM）在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。SEAM模塊旨在增強(qiáng)面部特征學(xué)習(xí)能力，特別是處理面部遮擋問(wèn)題。它采用多頭注意力機(jī)制強(qiáng)調(diào)面部區(qū)域、抑制背景區(qū)域，第一部分使用深度可分…

?# 前言# 前言 本文介紹了分層多頭注意力驅(qū)動(dòng)的Transformer模型HINT中的核心模塊HMHA，并將其集成到Y(jié)OLO26中。傳統(tǒng)多頭注意力機(jī)制（MHA）存在冗余問(wèn)題，HMHA通過(guò)“通道重排序+分層子空間劃分”，使注意力頭在不同子…

Windows 11 WSL2 Ubuntu 22.04 全棧開(kāi)發(fā)環(huán)境 作為一名全棧開(kāi)發(fā)工程師，我在 Windows 系統(tǒng)上配置 Java Vue3 開(kāi)發(fā)環(huán)境時(shí)遇到了諸多挑戰(zhàn)。經(jīng)過(guò)實(shí)踐，我發(fā)現(xiàn)通過(guò) WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）可以構(gòu)建一個(gè)接近原生 Linux 的…

?# 前言# 前言 本文介紹了新型視覺(jué)適配器微調(diào)方法Mona，并將其集成到Y(jié)OLO26中。傳統(tǒng)全參數(shù)微調(diào)成本高、存儲(chǔ)負(fù)擔(dān)重且有過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)有PEFT方法性能落后。Mona僅調(diào)整5%以內(nèi)的骨干網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在多個(gè)視覺(jué)任務(wù)中超越全…

?# 前言# 前言 本文提出了用于低分辨率圖像分割的MaskAttn - UNet框架，并將其核心的掩碼注意力機(jī)制集成到Y(jié)OLO26中。傳統(tǒng)U - Net類模型難以捕捉全局關(guān)聯(lián)，Transformer類模型計(jì)算量大，而掩碼注意力機(jī)制通過(guò)可學(xué)習(xí)的…

語(yǔ)言模型推理能力的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估研究關(guān)鍵詞：語(yǔ)言模型、推理能力、認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估、評(píng)估指標(biāo)、評(píng)估方法摘要：本文圍繞語(yǔ)言模型推理能力的認(rèn)知負(fù)荷評(píng)估展開(kāi)深入研究。首先介紹了研究的背景、目的、預(yù)期讀者、文檔結(jié)構(gòu)和相關(guān)術(shù)語(yǔ)。接著闡述了語(yǔ)言模型推理能力…

?前言 本文介紹了軸向注意力（Axial Attention）機(jī)制在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。Axial Attention是針對(duì)高維數(shù)據(jù)張量的自注意力機(jī)制，通過(guò)對(duì)張量單個(gè)軸進(jìn)行注意力計(jì)算，減少計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存需求，且堆疊多層可實(shí)現(xiàn)全局感…