YOLO创新改进大师
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2021年12月
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12.15 16:34:05
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全排列-DFS-无
全排列-DFS-无 -
12.15 16:28:16发表了文章
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最长公共子序列-动态规划-openjudge
最长公共子序列-动态规划-openjudge -
12.15 16:24:57发表了文章
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最大子串和
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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