当蜜蜂在阴天也能准确找到回巢路线时，它们依靠的不是记忆，而是天空中人类看不见的“罗盘”——偏振光。今天，我们将揭秘如何用ZYNQ芯片模仿这一神奇能力，构建一个实时偏振导航系统。 一、自然界的神奇导航与科技困境 夏日的午后，一只蜜蜂在采集花蜜后，即使天空被云层覆盖…

# 前言# 前言 本文介绍了轻量级旁路匹配（LSM - YOLO）模型中的轻量级自适应提取（LAE）模块在YOLO26中的结合应用。LAE模块通过注意力机制和卷积操作，能从多尺度特征图中获取更多上下文信息与高分辨率细节，减少噪…

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、静态库无需导出符号的核心原因底层原理 二、动态库（DLL）：头文件不写导出符号**不行**核心规则动态库导出符号的两种标准方案…

# 前言# 前言 本文介绍了多核U形卷积神经网络（MK-UNet）的多核深度可分离卷积模块（MKDC），并将其集成进YOLO26。MKDC是MK-UNet核心组件，通过并行多内核深度卷积、特征聚合和通道洗牌，有效捕获多尺度空间关系，…

前言 本文介绍了感受野块（RFB）模块在YOLO26中的结合应用。RFB模块是一种多分支卷积块，由多分支卷积层和扩张池化或卷积层组成，通过模拟多尺度感受野和控制感受野偏心性，增强轻量级CNN模型学习到的深层特征，提高…

# 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…