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擅长的技术
- 计算机视觉
- 机器学习/深度学习
- 目标检测
- 人工智能
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2025年01月
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01.15 09:28:05
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2025-01-15 09:28:05
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
本文探讨了基于AIFI模块的YOLOv11目标检测改进方法。AIFI是RT-DETR中高效混合编码器的一部分，通过在S5特征层上应用单尺度Transformer编码器，减少计算成本并增强概念实体间的联系，从而提升对象定位和识别效果。实验表明，AIFI使模型延迟降低35%，准确性提高0.4%。
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2025-02-14
YOLO训练/写作脚本目录一览 | 涉及标签格式转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件
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2025-02-14
YOLOv9改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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2025-02-14
YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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2025-02-14
RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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2025-02-14
YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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2025-02-14
YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPF
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化空间金字塔池化设计，提高计算效率
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 优化颈部网络
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 （四个检测头）
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| ArXiv 2023，基于U - Net v2中的的高效特征融合模块：SDI（Semantics and Detail Infusion）
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| GFPN 超越BiFPN 通过跳层连接和跨尺度连接改进RT-DETR颈部网络
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| 2023 显式视觉中心EVC 优化特征提取金字塔，对密集预测任务非常有效
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2025-02-09
RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
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