本文分类：news发布日期：2026/1/26 23:10:26
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2026/1/26 23:08:57
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InceptionNeXt提出了新颖的Inception 深度卷积，将大核深度卷积分解为四个并行分支，有效提升计算效率并保持大感受野。将InceptionNeXt应用到YOLO26的骨干网络中，利用其独特的卷积结构，在处理图…
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2026/1/26 23:08:55
YOLO26改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）
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本文记录的是基于LSKNet的YOLO26骨干网络改进方法研究。
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2026/1/26 23:08:53
YOLO26改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）
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本文将ConvNeXt V2应用于YOLO26，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征…
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2026/1/26 23:08:51
YOLO26改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
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在遥感图像目标检测中，目标尺度变化大，本文引入PKINet来捕获多尺度纹理特征，并在YOLO26的基础上配置了原论文中PKINET_T, PKINET_S, PKINET_B三种模型，以满足不同的需求。 文章目录 一、本文介绍 二、…
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YOLO26改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题
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本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLO26骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLO26的骨干网络中，提升YOLO26在目标检测任务中的精度和效率 。
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