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2021年12月

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM:针对卷积神经网络(CNN)设计的新型注意力机制

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 特征融合】DySample :超轻量级且高效的动态上采样器

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 特征融合】CARAFE:轻量级新型上采样算子,助力细节提升

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN :实时目标检测的创新型特征金字塔网络

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 特征融合】 YOGA iAFF :注意力机制在颈部的多尺度特征融合

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - Backbone主干】清华大学CloFormer AttnConv :利用共享权重和上下文感知权重增强局部感知,注意力机制与卷积的完美融合

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - Backbone主干】VanillaNet:极简的神经网络,利用VanillaNet替换YOLOV8主干

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - Backbone主干】VanillaNet:极简的神经网络,利用VanillaBlock降低YOLOV8参数

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】Sea_Attention: Squeeze-enhanced Axial Attention,结合全局语义提取和局部细节增强

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - Backbone主干】FasterNet:基于PConv(部分卷积)的神经网络,提升精度与速度,降低参数量。

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】SENetV2: 用于通道和全局表示的聚合稠密层,结合SE模块和密集层来增强特征表示

  • 发表了文章 2024-07-27

    【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep:一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构

  • 发表了文章 2024-07-24

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】ContextAggregation : 上下文聚合模块,捕捉局部和全局上下文,增强特征表示

  • 发表了文章 2024-07-24

    【YOLOv8改进- Backbone主干】BoTNet:基于Transformer,结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干网络

  • 发表了文章 2024-07-24

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】Gather-Excite : 提高网络捕获长距离特征交互的能力

  • 发表了文章 2024-07-24

    【YOLOv8改进- 多模块融合改进】GhostConv + ContextAggregation 幽灵卷积与上下文聚合模块融合改进,助力小目标高效涨点

  • 发表了文章 2024-07-19

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CascadedGroupAttention:级联组注意力,增强视觉Transformer中多头自注意力机制的效率和有效性

  • 发表了文章 2024-07-19

    【YOLOv8改进 - 卷积Conv】SPConv:去除特征图中的冗余,大幅减少参数数量 | 小目标

  • 发表了文章 2024-07-19

    【YOLOv8改进 - 注意力机制】GAM(Global Attention Mechanism):全局注意力机制,减少信息损失并放大全局维度交互特征

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