前言 本文介绍了焦点调制网络（FocalNets）及其在YOLO26中的结合应用。FocalNets完全用焦点调制模块替代自注意力，该模块由焦点上下文化、门控聚合和逐元素仿射变换组成，能有效建模视觉中的标记交互。它通过局部特…

前言 本文介绍了Large Separable Kernel Attention (LSKA)模块及其在YOLO26中的结合应用。LSKA旨在解决Visual Attention Networks (VAN)使用大内核卷积时的计算效率问题，通过将2D深度卷积层的卷积核分解为级联的水…

钣金件化学池视觉跟踪系统方案Posted on 2026-02-05 23:17 WinChance 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报钣金件化学池视觉跟踪系统方案1. 方案概述 目标：替代人工抄录，实现铁框载具自动过站跟踪与工艺时长精准采集。 技…

前言 本文介绍了实时检测Transformer（RT-DETR）及其核心AIFI模块在YOLO26中的结合应用。RT-DETR旨在解决YOLO速度和准确性受NMS负面影响、DETRs计算成本高的问题，通过设计高效混合编码器和解码器层数调整来提升性能…

1. 重定向：必须加项目上下文（request.getContextPath()），/ 代表服务器根 2. 转发：直接写Web应用根路径，/ 代表项目根，无需上下文 3. 读静态资源：同转发，直接写Web根下的/路径 4. 所有路径严格区分大小写

# 前言# 前言 本文介绍了将自适应矩形卷积（ARConv）模块与YOLO26相结合的方法。ARConv是针对遥感图像全色锐化任务设计的创新卷积模块，可自适应调整卷积核形状与采样点数量，解决传统卷积刚性限制，实现高效特征…

前言 本文介绍了轻量级骨干网LWGANet及其核心模块LWGA在YOLO26中的结合。现有用于遥感（RS）视觉质量分析的轻量级神经网络存在空间初始冗余和通道冗余问题，无法应对RS场景挑战。LWGA采用异构分组策略，将通道划分为…

前言 本文介绍了跨范式表征与对齐Transformer（CPRAformer）及其核心的跨范式交互与对齐自注意力机制（CPIA - SA），并阐述了其在YOLO26中的结合应用。传统图像去雨模型特征提取局限大，CPIA - SA通过协同“空间 - …