?前言 本文介紹了實時檢測Transformer（RT-DETR）及其核心AIFI模塊在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。RT-DETR旨在解決YOLO速度和準(zhǔn)確性受NMS負(fù)面影響、DETRs計算成本高的問題，通過設(shè)計高效混合編碼器和解碼器層數(shù)調(diào)整來提升性能…

1. 重定向：必須加項目上下文（request.getContextPath()），/ 代表服務(wù)器根 2. 轉(zhuǎn)發(fā)：直接寫Web應(yīng)用根路徑，/ 代表項目根，無需上下文 3. 讀靜態(tài)資源：同轉(zhuǎn)發(fā)，直接寫Web根下的/路徑 4. 所有路徑嚴(yán)格區(qū)分大小寫

?# 前言# 前言 本文介紹了將自適應(yīng)矩形卷積（ARConv）模塊與YOLO26相結(jié)合的方法。ARConv是針對遙感圖像全色銳化任務(wù)設(shè)計的創(chuàng)新卷積模塊，可自適應(yīng)調(diào)整卷積核形狀與采樣點數(shù)量，解決傳統(tǒng)卷積剛性限制，實現(xiàn)高效特征…

?前言 本文介紹了輕量級骨干網(wǎng)LWGANet及其核心模塊LWGA在YOLO26中的結(jié)合?，F(xiàn)有用于遙感（RS）視覺質(zhì)量分析的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在空間初始冗余和通道冗余問題，無法應(yīng)對RS場景挑戰(zhàn)。LWGA采用異構(gòu)分組策略，將通道劃分為…

?前言 本文介紹了跨范式表征與對齊Transformer（CPRAformer）及其核心的跨范式交互與對齊自注意力機制（CPIA - SA），并闡述了其在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。傳統(tǒng)圖像去雨模型特征提取局限大，CPIA - SA通過協(xié)同“空間 - …

?# 前言# 前言 本文介紹了一種輕量級的特征下采樣模塊 ADown，它結(jié)合平均池化與最大池化策略，實現(xiàn)更有效的信息保留與壓縮。在傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)中，特征下采樣常造成信息損失，而 ADown 通過雙通道并行結(jié)構(gòu)優(yōu)化了下采樣…

在越來越多用戶習(xí)慣向AI助手提問的今天，字節(jié)跳動推出的 豆包（Doubao） 正成為獲取產(chǎn)品推薦、服務(wù)信息和行業(yè)知識的重要渠道。 但不少企業(yè)發(fā)現(xiàn)：當(dāng)用戶在豆包中搜索與自己相關(guān)的問題時，品牌未被提及，或信息不準(zhǔn)確，…

?前言 本文介紹了 DiffCLIP，一種將差分注意力機制集成到 CLIP 架構(gòu)的視覺 - 語言模型，并將其應(yīng)用于 YOLO26。差分注意力機制通過計算兩個互補注意力分布的差值，抵消無關(guān)信息干擾。單頭差分注意力將 Q 和 K 拆分，分…