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...

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...

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...

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...

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...

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...

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%。...

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...

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...

能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方法，并探讨其带来的显著优势。 Downsampler模块的引入 在YoloV8的原有架构中，下采样主要通过卷积层配合步长（stride）实现，这种方式虽然简单有效，但在特征提取过程中可能会损失部分重...