# 前言# 前言 本文介绍了新型视觉适配器微调方法Mona，并将其集成到YOLO26中。传统全参数微调成本高、存储负担重且有过拟合风险，现有PEFT方法性能落后。Mona仅调整5%以内的骨干网络参数，在多个视觉任务中超越全…

# 前言# 前言 本文介绍了分离与增强注意力模块（SEAM）在YOLO26中的结合应用。SEAM模块旨在增强面部特征学习能力，特别是处理面部遮挡问题。它采用多头注意力机制强调面部区域、抑制背景区域，第一部分使用深度可分…

# 前言# 前言 本文介绍了分层多头注意力驱动的Transformer模型HINT中的核心模块HMHA，并将其集成到YOLO26中。传统多头注意力机制（MHA）存在冗余问题，HMHA通过“通道重排序+分层子空间划分”，使注意力头在不同子…

Windows 11 WSL2 Ubuntu 22.04 全栈开发环境 作为一名全栈开发工程师，我在 Windows 系统上配置 Java Vue3 开发环境时遇到了诸多挑战。经过实践，我发现通过 WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）可以构建一个接近原生 Linux 的…

# 前言# 前言 本文介绍了新型视觉适配器微调方法Mona，并将其集成到YOLO26中。传统全参数微调成本高、存储负担重且有过拟合风险，现有PEFT方法性能落后。Mona仅调整5%以内的骨干网络参数，在多个视觉任务中超越全…

# 前言# 前言 本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架，并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLO26中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联，Transformer类模型计算量大，而掩码注意力机制通过可学习的…

语言模型推理能力的认知负荷评估研究关键词：语言模型、推理能力、认知负荷评估、评估指标、评估方法摘要：本文围绕语言模型推理能力的认知负荷评估展开深入研究。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了语言模型推理能力…

前言 本文介绍了轴向注意力（Axial Attention）机制在YOLO26中的结合应用。Axial Attention是针对高维数据张量的自注意力机制，通过对张量单个轴进行注意力计算，减少计算复杂度和内存需求，且堆叠多层可实现全局感…