本文分類(lèi)：news發(fā)布日期：2026/2/23 8:34:24
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?# 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…
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YOLO26改進(jìn) - 卷積Conv 融合多階門(mén)控聚合網(wǎng)絡(luò)MogaNet與 CA block，提升復(fù)雜場(chǎng)景與小目標(biāo)檢測(cè)魯棒性
?# 前言# 前言
本文介紹了MogaNet在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。MogaNet是一種新型卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過(guò)多階卷積、門(mén)控操作和通道聚合模塊，在不同交互尺度學(xué)習(xí)信息、動(dòng)態(tài)選擇特征、強(qiáng)化特征學(xué)習(xí)，克服傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)局限。我們…
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YOLO26改進(jìn) - SPPF模塊 SPPELAN 空間金字塔池化與增強(qiáng)局部注意力：替代SPPF增強(qiáng)多尺度上下文捕獲，提升檢測(cè)精度
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本文介紹了可編程梯度信息（PGI）和通用高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（GELAN），以及SPPELAN模塊在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。針對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸中的信息丟失問(wèn)題，提出PGI概念以提供完整輸入信息計(jì)算目標(biāo)函數(shù)，獲得可靠梯度更…
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2026/2/20 18:53:39
YOLO26改進(jìn) - 卷積Conv 即插即用輕量化突破：OREPA在線卷積重參數(shù)化，通過(guò)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)演化實(shí)現(xiàn)高效特征提取與自適應(yīng)優(yōu)化
?前言
本文介紹了在線卷積重參數(shù)化（OREPA）及其在 YOLO26中的結(jié)合。結(jié)構(gòu)重新參數(shù)化能在推理時(shí)優(yōu)化模型性能，但訓(xùn)練成本高。OREPA 是兩階段流程，通過(guò)引入線性縮放層優(yōu)化在線塊，將復(fù)雜訓(xùn)練塊壓縮為單個(gè)卷積，減少訓(xùn)…
建站知識(shí)
2026/2/20 7:10:55
YOLO26改進(jìn) - SPPF模塊 替代SPPF，F(xiàn)Focal Modulation焦點(diǎn)調(diào)制：即插即用輕量設(shè)計(jì)優(yōu)化全局語(yǔ)義捕獲
?前言
本文介紹了焦點(diǎn)調(diào)制網(wǎng)絡(luò)（FocalNets）及其在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。FocalNets完全用焦點(diǎn)調(diào)制模塊替代自注意力，該模塊由焦點(diǎn)上下文化、門(mén)控聚合和逐元素仿射變換組成，能有效建模視覺(jué)中的標(biāo)記交互。它通過(guò)局部特…
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2026/2/20 23:29:20
YOLO26改進(jìn) - SPPF模塊 發(fā)論文神器！LSKA注意力改進(jìn)SPPF,增強(qiáng)多尺度特征提取能力，高效漲點(diǎn)?。?！
?前言
本文介紹了Large Separable Kernel Attention (LSKA)模塊及其在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。LSKA旨在解決Visual Attention Networks (VAN)使用大內(nèi)核卷積時(shí)的計(jì)算效率問(wèn)題，通過(guò)將2D深度卷積層的卷積核分解為級(jí)聯(lián)的水…
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鈑金件化學(xué)池視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)方案
鈑金件化學(xué)池視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)方案Posted on
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目標(biāo)：替代人工抄錄，實(shí)現(xiàn)鐵框載具自動(dòng)過(guò)站跟蹤與工藝時(shí)長(zhǎng)精準(zhǔn)采集。
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