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2025年02月

• 02.14 15:00:03
  发表了文章 2025-02-14 15:00:03

  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

  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
• 02.14 14:57:12
  发表了文章 2025-02-14 14:57:12

  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

  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

  
• 02.14 14:53:40
  发表了文章 2025-02-14 14:53:40

  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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• 02.14 14:46:41
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  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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• 02.14 14:40:15
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  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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• 02.14 14:32:54
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  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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• 02.09 20:50:10
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  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

  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

  
• 02.09 20:48:49
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  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

  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

  
• 02.09 15:39:47
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  RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 （四个检测头）

  RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 （四个检测头）
• 02.09 15:38:17
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  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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• 02.09 15:37:22
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  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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• 02.09 15:36:32
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  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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• 02.09 15:35:47
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  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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• 02.09 15:34:59
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  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

  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

  
• 02.09 15:34:12
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  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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• 02.09 15:33:22
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  RT-DETR改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子

  RT-DETR改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子

  
• 02.09 15:32:07
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  RT-DETR改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample

  RT-DETR改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample

  
• 02.09 15:26:58
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  RT-DETR改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计

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• 02.09 15:26:09
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  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

  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

  
• 02.09 15:25:20
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  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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• 02.09 15:24:29
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  RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度

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• 02.09 15:23:39
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  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

  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

  
• 02.09 15:22:23
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| WIoU v3：针对低质量样本的边界框回归损失函数

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| WIoU v3：针对低质量样本的边界框回归损失函数
• 02.09 15:21:27
  发表了文章 2025-02-09 15:21:27

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu

  
• 02.09 15:20:40
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度

  
• 02.09 15:19:38
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)
• 02.09 15:16:55
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量

  
• 02.09 15:15:36
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)

  
• 02.09 15:14:51
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6

  
• 02.09 15:13:39
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

  
• 02.09 15:11:05
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  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU，加强边界框回归的准确性

  RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU，加强边界框回归的准确性
• 02.09 15:10:07
  发表了文章 2025-02-09 15:10:07

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块 提高模型效率

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块 提高模型效率
• 02.09 15:09:19
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制

  
• 02.09 15:06:49
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示

  
• 02.09 15:03:38
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  RT-DETR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

  RT-DETR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

  
• 02.09 15:02:50
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度

  
• 02.09 15:01:57
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用

  
• 02.09 15:00:50
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息

  
• 02.09 14:59:48
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

  
• 02.09 14:58:05
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块（含HGBlock二次创新）

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块（含HGBlock二次创新）

  
• 02.09 14:57:21
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  RT-DETR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

  RT-DETR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
• 02.09 14:56:31
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

  
• 02.09 14:55:47
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力（含HGBlock二次创新）

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力（含HGBlock二次创新）

  
• 02.09 14:54:59
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像

  
• 02.09 14:53:55
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新HGBlock、ResNetLayer

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新HGBlock、ResNetLayer
• 02.09 14:53:01
  发表了文章 2025-02-09 14:53:01

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| CVPR-2023 FSAS 基于频域的自注意力求解器 结合频域计算和卷积操作 降低噪声影响

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| CVPR-2023 FSAS 基于频域的自注意力求解器 结合频域计算和卷积操作 降低噪声影响
• 02.09 14:52:12
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| CVPRW-2024 分层互补注意力混合层 H-RAMi 针对低质量图像的特征提取模块

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| CVPRW-2024 分层互补注意力混合层 H-RAMi 针对低质量图像的特征提取模块
• 02.09 14:51:13
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  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

  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
• 02.09 14:50:26
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 同时融合通道、空间、局部信息和全局信息的新型注意力

  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 同时融合通道、空间、局部信息和全局信息的新型注意力

  
• 02.09 14:49:39
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  RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块（含HGBlock二次创新）

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