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7月前
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YOLOv11改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子
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7月前
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YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS,提升密集遮挡场景检测精度,包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS
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7月前
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YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| NAM注意力 即插即用模块,重新优化通道和空间注意力
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7月前
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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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7月前
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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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7月前
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YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形自注意力 动态关注目标区域
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形自注意力 动态关注目标区域
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7月前
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YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新
YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新
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8月前
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Pandas高级数据处理:分布式计算
随着数据量增长,传统的Pandas单机处理难以应对大规模数据。Dask作为Pandas的补充,支持分布式计算,能处理更大数据集并提高效率。本文介绍Dask在数据加载、类型推断和分区管理中的常见问题及解决方法,如使用`dask.dataframe.read_csv()`、指定`dtype`、调整分区数等,并总结了内存溢出、类型不匹配和网络通信失败等报错的解决方案。
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