# 前言# 前言 本文介绍了一种名为SCConv的高效卷积模块及其在YOLO26中的结合。传统CNN因卷积层提取冗余特征，计算资源消耗大。SCConv由空间重构单元（SRU）和通道重构单元（CRU）组成，是可直接替换标准卷积的即插…

前言 本文介绍了可变形大核注意力（D-LKA Attention）及其在YOLO26中的结合。D-LKA Attention是一种简化的注意力机制，采用大卷积核利用体积上下文信息，通过可变形卷积灵活调整采样网格，适应多样数据模式。它有2D…

"我们要在地球上建一座能批量’造星’的超级工厂，让卫星从’实验室工艺品’变成’工业流水线产品’。"这不是科幻电影，而是中国商业航天正在发生的 产业革命。2024年，SpaceX星链卫星已突破 6000颗，而我国商业航天正迎来…

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前言 本文介绍了一种名为SPD-Conv的新型CNN构建块及其在YOLO26中的结合。传统CNN在处理低分辨率图像或小物体时，因使用步长卷积和池化层导致细粒度信息丢失、性能下降。SPD-Conv由空间到深度（SPD）层和非步长卷积（…

全局变量设置一个用户对话内容，初始化为空然后再input的prompt里面加入这个变量用户输入的时候就会加到prompt里面没输入就是空变量这轮用完就reset

# 前言# 前言 本文介绍了加权卷积wConv及其在YOLO26中的结合。加权卷积是一种新型卷积机制，通过引入密度函数，根据邻域像素与中心像素的距离自适应调整权重，打破传统卷积等权处理的局限。它在不增加可训练参数的…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用 FMoM（频率调制模块）改进 YOLO26网络模型，可显著提升其在复杂退化场景下的检测稳健性与泛化能力。该模块通过在特征图的频率域中实现高低频信息的双向交互（H-L 与 L-H 路径），利用高频特征增强目标边缘与纹理细节，同时以低频结构约束…