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发表了文章 2024-05-27
【YOLOv8改进】动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割任务
YOLO目标检测专栏介绍了DSCNet，它针对血管和道路等管状结构的分割任务进行优化。DSCNet采用动态蛇形卷积(DSConv)聚焦细长结构，多视角融合策略增强全局形态理解，且通过持久同调的连续性约束损失改善拓扑连续性。DSConv在2D和3D数据集上表现优于传统方法，实现更高精度和连续性。该技术已应用于yolov8，提升对管状结构的检测效果。
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发表了文章 2024-05-27
YOLOv8改进-论文笔记】 AKConv(可改变核卷积)：任意数量的参数和任意采样形状的即插即用的卷积
AKConv是一种可改变核卷积，旨在解决传统卷积的局限，包括固定大小的卷积窗口和卷积核尺寸。AKConv提供灵活的卷积核参数和采样形状，适应不同尺度特征。其创新点包括：1）支持任意大小和形状的卷积核；2）使用新算法确定初始采样位置；3）应用动态偏移调整采样位置；4）优化模型参数和计算效率。AKConv已应用于YOLOv8，提高网络性能。相关代码可在<https://github.com/CV-ZhangXin/AKConv>找到。
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发表了文章 2022-01-14
2022 年你应该尝试的 8个 JavaScript 新功能🔥
**本文主要介绍几个已经进入stage4的提案，这几个提案有望在2022年逐步纳入标准。**（请注意：纳入标准并不等同于浏览器支持）
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发表了文章 2021-12-16
Vue3入门到精通--reactive以及reactive相关函数
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发表了文章 2021-12-16
Vue3入门到精通--ref以及ref相关函数
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发表了文章 2021-12-16
Vue3入门到精通-setup
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发表了文章 2021-12-16
for of 和 for in 的区别
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发表了文章 2021-12-16
【第06题】八枚银币
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发表了文章 2021-12-16
【第05题】骑士走棋盘
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发表了文章 2021-12-16
【第04题】老鼠走迷官（一）
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发表了文章 2021-12-16
【第03题】 巴斯卡三角形
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发表了文章 2021-12-16
【第02题】费式数列（Fibonacci数列）
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发表了文章 2021-12-16
【第01题】汉若塔
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发表了文章 2021-12-16
lintcode-1851 · 购买通行证
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发表了文章 2021-12-16
lintcode-2000 · 查询名称为 System Design 的课程信息
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发表了文章 2021-12-16
lintcode-4.丑数
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发表了文章 2021-12-16
lintcode-1483 · 最高平均分
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发表了文章 2021-12-16
makingcss 一个提高CSS编写效率的网站
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发表了文章 2021-12-16
图片在点击之后
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发表了文章 2021-12-16
面试必问的Cookies，你知道多少 【1】
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发表了文章 2021-12-16
手撕源码，实现一个Koa。
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发表了文章 2021-12-16
值得把玩的各色CSS气泡！【精通CSS100例】
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发表了文章 2021-12-16
这13个webpack插件，让你的项目起飞
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发表了文章 2021-12-16
学透CSS- 再了解CSS中的overflow以及应用场景
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发表了文章 2021-12-16
Console 3000字完整指南，让你不只会用console.log !
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发表了文章 2021-12-16
Electron-vue实战-每日清单---04登录页面与开机自启动的实现
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发表了文章 2021-12-16
学透CSS-box-shadow你真的会吗?
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发表了文章 2021-12-16
万字长文解密webpack-基本使用/高级用法/性能优化 你想要的全都有！！！
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发表了文章 2021-12-16
万字长文解密webpack-基本使用/高级用法/性能优化 你想要的全都有！！！
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发表了文章 2021-12-16
CSS 实现心跳
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发表了文章 2021-12-16
11款超5000星 后台管理模板, 总有一款适合你！
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发表了文章 2021-12-16
大数据基础习题
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发表了文章 2021-12-16
Jenkins部署GitHub上的前端项目
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发表了文章 2021-12-16
Docker安装Jenkins并配置GitHub
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发表了文章 2021-12-16
Jenkins+GitHub报错hudson.plugins.git.GitException: Failed to fetch from GitHub 443
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发表了文章 2021-12-16
Promise源码解密-catch/resolve/reject/race
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发表了文章 2021-12-16
Promise源码解密-then的链式调用
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发表了文章 2021-12-16
Promise源码解密-同步版
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发表了文章 2021-12-16
vue+electron 打包后刷新，页面空白
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发表了文章 2021-12-16
vue-grid-layout+component 实现动态布局
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发表了文章 2021-12-16
vue+vue-route实现面包屑
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发表了文章 2021-12-16
js中的&&和||
js中的&&和||
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发表了文章 2021-12-16
js reduce()
js reduce()
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发表了文章 2021-12-16
vuex06Modules以及命名空间
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发表了文章 2021-12-16
vuex05Action与mapAction
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发表了文章 2021-12-16
vuex04Mutations与mapMutations
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发表了文章 2021-12-16
vuex03Getter与mapGetters
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发表了文章 2021-12-16
Vue02 state与mapState
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发表了文章 2021-12-16
vue组件监听vuex的属性
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发表了文章 2021-12-16
vuex源码解析01index与install
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】 MSDA（Multi-Scale Dilated Attention）：多尺度空洞注意力
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】 MHSA：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11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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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】EMA（Efficient Multi-Scale Attention）：基于跨空间学习的高效多尺度注意力
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】iRMB： 倒置残差移动块，即插即用的轻量注意力
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发表了文章
2024-11-07
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力
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发表了文章
2024-11-07
YOLOv11 正式发布！你需要知道什么? 另附：YOLOv8 与YOLOv11 各模型性能比较
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发表了文章
2024-11-07
YOLO11创新改进系列：卷积，主干 注意力，C3k2融合，检测头等创新机制（已更新100+）
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发表了文章
2024-11-05
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
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发表了文章
2024-11-05
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合DWRSeg二次创新C3k2_DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
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发表了文章
2024-11-01
【YOLOv11改进 - 注意力机制】LSKA(Large Separable Kernel Attention)：大核分离卷积注意力模块
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发表了文章
2024-10-30
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合YOLO-MS的MSBlock : 分层特征融合策略，轻量化网络结构
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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
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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
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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
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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
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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
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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
