# 前言# 前言 本文介绍了MogaNet在YOLO26中的结合应用。MogaNet是一种新型卷积网络架构，通过多阶卷积、门控操作和通道聚合模块，在不同交互尺度学习信息、动态选择特征、强化特征学习，克服传统卷积网络局限。我们…

前言 本文介绍了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN），以及SPPELAN模块在YOLO26中的结合应用。针对深度网络数据传输中的信息丢失问题，提出PGI概念以提供完整输入信息计算目标函数，获得可靠梯度更…

SW草图绘制之倒角和圆角

前言 本文介绍了在线卷积重参数化（OREPA）及其在 YOLO26中的结合。结构重新参数化能在推理时优化模型性能，但训练成本高。OREPA 是两阶段流程，通过引入线性缩放层优化在线块，将复杂训练块压缩为单个卷积，减少训…

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…