?前言 本文介紹了在線卷積重參數(shù)化（OREPA）及其在 YOLO26中的結合。結構重新參數(shù)化能在推理時優(yōu)化模型性能，但訓練成本高。OREPA 是兩階段流程，通過引入線性縮放層優(yōu)化在線塊，將復雜訓練塊壓縮為單個卷積，減少訓…

?前言 本文介紹了焦點調制網(wǎng)絡（FocalNets）及其在YOLO26中的結合應用。FocalNets完全用焦點調制模塊替代自注意力，該模塊由焦點上下文化、門控聚合和逐元素仿射變換組成，能有效建模視覺中的標記交互。它通過局部特…

?前言 本文介紹了Large Separable Kernel Attention (LSKA)模塊及其在YOLO26中的結合應用。LSKA旨在解決Visual Attention Networks (VAN)使用大內(nèi)核卷積時的計算效率問題，通過將2D深度卷積層的卷積核分解為級聯(lián)的水…

鈑金件化學池視覺跟蹤系統(tǒng)方案Posted on 2026-02-05 23:17 WinChance 閱讀(0) 評論(0) 收藏 舉報鈑金件化學池視覺跟蹤系統(tǒng)方案1. 方案概述 目標：替代人工抄錄，實現(xiàn)鐵框載具自動過站跟蹤與工藝時長精準采集。 技…

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

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

?# 前言# 前言 本文介紹了將自適應矩形卷積（ARConv）模塊與YOLO26相結合的方法。ARConv是針對遙感圖像全色銳化任務設計的創(chuàng)新卷積模塊，可自適應調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中的結合。現(xiàn)有用于遙感（RS）視覺質量分析的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡存在空間初始冗余和通道冗余問題，無法應對RS場景挑戰(zhàn)。LWGA采用異構分組策略，將通道劃分為…