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1月前
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YOLOv11改进策略【小目标改进】| Shape-NWD：融合改进，结合Shape-IoU和NWD 更好地适应小目标特性
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# Serverless # 计算机视觉
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1月前
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YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉
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1月前
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YOLOv11改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解
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# 编解码 # 算法 # 计算机视觉
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1月前
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YOLOv11改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
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# 机器学习/深度学习 # PyTorch # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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1月前
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博文
YOLOv11改进策略【Head】| （独家改进）轻量化检测头：利用 EfficientNet 中的移动倒置瓶颈模块 MBConv 改进检测头
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# 机器学习/深度学习 # 存储 # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
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1月前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉
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1月前
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YOLOv11改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度
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# 人工智能 # 计算机视觉
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1月前
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YOLOv11改进策略【SPPF】| AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互，在降低计算成本的同时提高模型的性能
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# 计算机视觉
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1月前
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YOLOv11改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化设计，提高计算效率
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# 机器学习/深度学习 # 算法 # 计算机视觉 # 网络架构
Limiiiing
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1月前
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YOLOv11改进策略【小目标改进】| 2024-TOP 自适应阈值焦点损失（ATFL）提升对小目标的检测能力
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# 计算机视觉
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