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Limiiiing
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11天前
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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
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例
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# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 计算机视觉 # 索引
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块
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# 机器学习/深度学习 # 数据可视化 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互
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# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # Java # BI # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 PPA 并行补丁感知注意模块，提高小目标关注度
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉
技术员阿伟
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11天前
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博文
《GANs：开启AI辅助设计创意草图的魔法之门》
在设计领域，创意草图是设计师灵感的起点。传统草图绘制耗时且依赖个人技能，而生成对抗网络（GANs）通过生成器和判别器的对抗学习，快速生成高质量创意草图，突破创作瓶颈。GANs不仅提高设计效率、激发创意，还降低了设计门槛，使更多人能参与设计。尽管存在生成质量不稳定、语义理解不足及数据隐私等挑战，但未来GANs将与自然语言处理、计算机视觉等技术融合，进一步提升草图生成的质量和智能化水平，推动设计行业迈向新高度。
# 数据采集 # 人工智能 # 自然语言处理 # 计算机视觉 # UED
蚝油菜花
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12天前
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博文
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来自： ModelScope模型即服务
MILS：无需对LLM进行额外训练就能处理多模态任务，Meta AI提出零样本生成多模态描述方法
MILS 是 Meta AI 推出的零样本生成高质量多模态描述方法，支持图像、视频和音频的描述生成，无需额外训练。
# 图像识别 # 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 计算机视觉 # 异构计算
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