YoloV8改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV8中的创新应用，显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；...
YOLOv5改进：Unified-loU，用于高品质目标检测的统一loU ，2024年8月最新IoU
研究者不断在IoU中加入更多的考虑因素，如中心距离、纵横比等。然而，仅仅提炼几何差异是有上限的;而且新的对价指数与借据本身存在潜在的联系，两者之间的直接加减可能会导致“对价过高”的问题 💡💡💡本文独家改进：提出了一种新的IoU损失函数，称为统一IoU(Unified-IoU, UIoU)，它更关注不同质量预测框之间的权重分配，该损失函数既考虑了预测盒与GT盒之间的几何关系，又考虑了IoU权值和置信度信...
Pointnet++改进61：添加InceptionDWConv2d|保持大感受野的同时，显著提升了模型的计算效率
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入InceptionDWConv2d，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 1.理论介绍 受ViTs远程建模能力的启发，大核卷积最...
YoloV10改进策略：BackBone改进|RIFormer在YoloV10中的创新应用与显著性能提升
摘要 在深度学习领域，模型架构的不断优化是推动计算机视觉任务性能飞跃的关键驱动力。近期，我们创新性地将高效的RIFormer主干网络引入到了YoloV10目标检测模型中，这一变革不仅保留了YoloV10原有的高速推理能力，更在检测精度上实现了显著提升，为实时目标检测任务树立了新的标杆。 RIFormer主干网络简介： RIFormer是一种经过精心设计的视觉骨干网络，其核心在于去除了传统视觉Tran...
YoloV10改进策略：Block改进|PromptIR（NIPS‘2023）|轻量高效，即插即用|(适用于分类、分割、检测等多种场景)
文章目录 摘要 官方结果 代码详解 如何在自己的论文中描述 摘要 本文使用PromptIR框架中的PGM模块来改进YoloV10。PGM（Prompt Generation Module）模块是PromptIR框架中的一个重要组成部分，主要负责生成输入条件化的提示（prompts）。这些提示是一组可学习的参数，它们与输入特征相互作用，以嵌入有关各种类型图像退化的信息。 PGM模块的核心功能是动态地从...
Pointnet++改进59：全网首发MogaBlock（2024最新模块）|用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习，具有良好的复杂性和性能权衡
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入MogaBlock，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 1.理论介绍 通过将内核尽可能全局化，现代卷积神经网络在计算机视觉任务...
【论文阅读】通过使用实体增强框架融合多种多模态线索来改进假新闻检测
通过使用实体增强框架融合多种多模态线索来改进假新闻检测 Abstract 最近，带有文本和图像的假新闻比纯文本假新闻实现了更有效的传播，引发了多模态假新闻检测的严重问题。 目前关于这个问题的研究对开发多模态模型做出了重大贡献，但在充分建模多模态内容方面存在缺陷。 他们中的大多数只是初步建模图像的基本语义作为文本的补充，这限制了它们的检测性能。 在本文中，我们发现多模态假新闻中三种有价值的文本-图像相...
Unet改进14：添加SEAttention||减少冗余计算和同时存储访问
自适应地重新校准通道特征响应。我们表明，这些块可以堆叠在一起，形成SENet架构，在不同的数据集上非常有效地泛化。我们进一步证明，SE块在略微增加计算成本的情况下，为现有最先进的cnn带来了显著的性能改进。 压缩和激励网络构成了我们2017年ILSVRC分类提交的基础，该分类提交获得了第一名，并将前5名的错误率降低到2:25 %，比2016年的获奖作品相对提高了25%。...
基于Python的机器学习系列（22）：高斯混合模型（GMM）聚类的改进版
L += math.log(pi[k]) NLL += multivariate_normal.logpdf(X[i], mean=mean[:, k], cov=cov[k]) # 检查对数似然是否改进 if np.abs(NLL - oldNLL) < tol: print(f"Converged at iteration {iteration}") break oldNLL = NLL # 每5...
C++20标准对线程库的改进：更安全、更高效的并发编程
引言 C++20 是 C++ 语言的一个重要里程碑，它引入了许多新特性，其中就包括对线程库（thread）的重大改进。这些改进不仅增强了语言的并发编程能力，还解决了先前版本中的一些痛点问题。本文将详细介绍 C++20 在线程方面的改进，并探讨这些改进如何使 C++ 语言变得更加安全和高效。 C++20线程改进概述 C++20 对线程库的主要改进集中在以下几个方面： std::jthread 类型线程...