# 前言# 前言 本文介绍了鲁棒特征下采样模块（RFD）与 YOLO26的结合，以解决遥感图像分析难题。RFD 包含浅层 SRFD 和深层 DRFD 两个版本，SRFD 用于替代主流骨干网络的浅层下采样层，有效提取和保留关键特征；DRFD …

目录系统背景与意义技术选型依据系统功能模块创新点与特色开发计划与进度安排预期成果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！同行可合作系统背景与意义 大学学籍管理系统是高校信息化建设的重要组成部分&am…

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…

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…

# 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…

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…

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…

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。…