本文分类:news发布日期:2026/2/5 23:44:49
相关文章
java+vue+springboot慈溪市猫咪宠物网王飞---
目录技术栈介绍功能模块(示例)部署与扩展项目技术支持可定制开发之功能亮点源码获取详细视频演示 :文章底部获取博主联系方式!同行可合作技术栈介绍
Java Vue SpringBoot 是当前流行的全栈开发技术组合,适用于构建高…
建站知识
2026/2/5 23:44:18
YOLO26改进 - 特征融合 重参数化CSPELAN模块(Reparameterized CSPELAN Module)通过结构重参数化实现高效特征提取
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)及其在 YOLO26中的结合。现有深度学习方法忽略了数据经深度网络传输时的信息丢失问题,为此提出 PGI 概念,它能为目标任务提供完整输入信息以计…
建站知识
2026/2/5 23:44:17
YOLO26改进 - 采样 ICCV 顶会技术:WaveletPool 小波池化强化采样,保留小目标细节
# 前言# 前言
本文介绍了基于小波变换的池化方法——Wavelet Pooling,作为传统最大池化与平均池化的有效替代方案。该方法通过两级小波分解丢弃高频子带,保留更具代表性的低频特征,从而在减少信息丢失的同时提升…
建站知识
2026/2/5 23:43:49
java+vue+springboot打车拼车系统-杨富祥
目录技术栈与系统架构核心功能模块关键技术实现部署与扩展性性能优化策略项目技术支持可定制开发之功能亮点源码获取详细视频演示 :文章底部获取博主联系方式!同行可合作技术栈与系统架构
JavaVueSpringBoot打车拼车系统采用前后端分离架构。后端基于Sp…
建站知识
2026/2/5 23:43:48
YOLO26改进 - 注意力机制 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力
前言
本文介绍了一种在YOLO26目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法,以提升模型在资源受限场景下的性能与效率。EMCAD由多个模块构成,其中核心的EUCB(高效上卷积块)通过上采样、深度可分离卷积、激活…
建站知识
2026/2/5 23:43:19
YOLO26改进 - 特征融合 融合Hyper-YOLO混合聚合网络MANet(Mixed Aggregation Network)通过多路径设计实现高效特征学习与模型适应性提升
前言
本文介绍了新型目标检测方法 Hyper - YOLO 及其在 YOLO26中的结合。传统 YOLO 模型颈部设计有局限,为此提出超图计算驱动的语义收集与扩散框架(HGCSCS),将视觉特征图转化到语义空间并构建高阶信息传播机制。…
建站知识
2026/2/5 23:42:54
YOLO26改进 - 注意力机制 HAT混合注意力变换器:超分重建能力迁移,提升小目标特征清晰度与检测精度
前言
本文介绍了基于混合注意力的Transformer架构——HAT(Hybrid Attention Transformer),作为图像超分辨率领域的创新解决方案。该方法通过结合通道注意力和窗口自注意力机制,有效激活更多输入像素以获取更精细…
建站知识
2026/2/5 23:42:16
AI原生应用领域可解释性:助力企业数字化转型
AI原生应用领域可解释性:助力企业数字化转型 关键词:AI原生应用、可解释性、企业数字化转型、机器学习、决策透明度 摘要:本文深入探讨了AI原生应用领域可解释性的相关概念,阐述了其在企业数字化转型中的重要作用。通过生动形象的…
建站知识
2026/2/5 23:41:24

