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Limiiiing
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9月前
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博文
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
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# 函数计算 # 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
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9月前
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博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
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# 机器学习/深度学习 # 编解码 # BI # 计算机视觉 # 知识图谱
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9月前
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博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新)
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
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9月前
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博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新AIFI）
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# 知识图谱
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9月前
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RT-DETR改进策略【卷积层】| HWD，引入`Haar小波变换`到下采样模块中，减少信息丢失
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# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 知识图谱
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9月前
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博文
YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息
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# 函数计算 # 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
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9月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新C2PSA）
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# 知识图谱
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9月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
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# 机器学习/深度学习 # 编解码 # BI # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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9月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C3k2)
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# 机器学习/深度学习 # 计算机视觉 # 知识图谱
Limiiiing
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9月前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合，充分发挥两者优势
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合，充分发挥两者优势
# 计算机视觉 # 知识图谱
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