?# 前言# 前言 本文介紹了一種名為SCConv的高效卷積模塊及其在YOLO26中的結(jié)合。傳統(tǒng)CNN因卷積層提取冗余特征，計算資源消耗大。SCConv由空間重構(gòu)單元（SRU）和通道重構(gòu)單元（CRU）組成，是可直接替換標準卷積的即插…

?前言 本文介紹了可變形大核注意力（D-LKA Attention）及其在YOLO26中的結(jié)合。D-LKA Attention是一種簡化的注意力機制，采用大卷積核利用體積上下文信息，通過可變形卷積靈活調(diào)整采樣網(wǎng)格，適應(yīng)多樣數(shù)據(jù)模式。它有2D…

"我們要在地球上建一座能批量’造星’的超級工廠，讓衛(wèi)星從’實驗室工藝品’變成’工業(yè)流水線產(chǎn)品’。"這不是科幻電影，而是中國商業(yè)航天正在發(fā)生的 產(chǎn)業(yè)革命。2024年，SpaceX星鏈衛(wèi)星已突破 6000顆，而我國商業(yè)航天正迎來…

?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，擅長畢業(yè)設(shè)計輔導(dǎo)、數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。🍎 往期回顧關(guān)注個人主頁：Matlab科研工作室👇 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和…

?前言 本文介紹了一種名為SPD-Conv的新型CNN構(gòu)建塊及其在YOLO26中的結(jié)合。傳統(tǒng)CNN在處理低分辨率圖像或小物體時，因使用步長卷積和池化層導(dǎo)致細粒度信息丟失、性能下降。SPD-Conv由空間到深度（SPD）層和非步長卷積（…

全局變量設(shè)置一個用戶對話內(nèi)容，初始化為空然后再input的prompt里面加入這個變量用戶輸入的時候就會加到prompt里面沒輸入就是空變量這輪用完就reset

?# 前言# 前言 本文介紹了加權(quán)卷積wConv及其在YOLO26中的結(jié)合。加權(quán)卷積是一種新型卷積機制，通過引入密度函數(shù)，根據(jù)鄰域像素與中心像素的距離自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重，打破傳統(tǒng)卷積等權(quán)處理的局限。它在不增加可訓(xùn)練參數(shù)的…

一、本文介紹 ??本文給大家介紹使用 FMoM（頻率調(diào)制模塊）改進 YOLO26網(wǎng)絡(luò)模型，可顯著提升其在復(fù)雜退化場景下的檢測穩(wěn)健性與泛化能力。該模塊通過在特征圖的頻率域中實現(xiàn)高低頻信息的雙向交互（H-L 與 L-H 路徑），利用高頻特征增強目標邊緣與紋理細節(jié)，同時以低頻結(jié)構(gòu)約束…