?# 前言# 前言 本文介紹了輕量級(jí)旁路匹配（LSM - YOLO）模型中的輕量級(jí)自適應(yīng)提取（LAE）模塊在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。LAE模塊通過注意力機(jī)制和卷積操作，能從多尺度特征圖中獲取更多上下文信息與高分辨率細(xì)節(jié)，減少噪…

提示：文章寫完后，目錄可以自動(dòng)生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 文章目錄 一、靜態(tài)庫(kù)無需導(dǎo)出符號(hào)的核心原因底層原理 二、動(dòng)態(tài)庫(kù)（DLL）：頭文件不寫導(dǎo)出符號(hào)**不行**核心規(guī)則動(dòng)態(tài)庫(kù)導(dǎo)出符號(hào)的兩種標(biāo)準(zhǔn)方案…

?# 前言# 前言 本文介紹了多核U形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MK-UNet）的多核深度可分離卷積模塊（MKDC），并將其集成進(jìn)YOLO26。MKDC是MK-UNet核心組件，通過并行多內(nèi)核深度卷積、特征聚合和通道洗牌，有效捕獲多尺度空間關(guān)系，…

?前言 本文介紹了感受野塊（RFB）模塊在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。RFB模塊是一種多分支卷積塊，由多分支卷積層和擴(kuò)張池化或卷積層組成，通過模擬多尺度感受野和控制感受野偏心性，增強(qiáng)輕量級(jí)CNN模型學(xué)習(xí)到的深層特征，提高…

?# 前言# 前言 本文介紹了新型視覺適配器微調(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)視覺任務(wù)中超越全…

?# 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)，通過多階卷積、門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…

?前言 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…

SW草圖繪制之倒角和圓角