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...

本文内容：在不同位置添加CBAM注意力机制 目录 论文简介 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 摘要。我们提出了卷积块注意模块(CBAM)，这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。给定一个中间特征映射，我们的模块沿着两个独立的维度依次推断注意力映射，通道和空间，然后将注意力映射乘以输入特征映射以进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝地集成到任何C...

     目录 🚀1.论文解析 🚀2.添加步骤 🚀3.改进方法 💥💥步骤1：创建goldyolo.py文件 💥💥步骤2：yolo.py文件修改 💥💥步骤3：创建自定义yaml文件 💥💥步骤4：修改自定义yaml文件 💥💥步骤5：验证是否加入成功 💥💥步骤6：修改默认参数 🚀1.论文解析...

目录 1 主要内容 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容 程序主要对蝴蝶算法（BOA）进行改进，参考文献《基于改进蝴蝶优化算法的冗余机器人逆运动学求解》，有如下改进策略： 改进1：采用反向学习策略构建精英种群，提高种群质量改进2：在全局搜索阶段，引入柯西变异，增强算法跳出局部最优的能力改进3：引入随机惯性权重改变前一位置对当前位置更新的影响，确保能跳出局部最优 1.1 改进详细模型 ...

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SMPConv，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 连续卷积最近因其处理不规则采样数据和建立长期依赖关系模型的能...

摘要 本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法，将深度特征和浅层特征相融合，结合自研下采样模块和动态上采样模块，提供了一种高效的Neck层改进方式，不仅为他们提供了一个现成的解决方案，而且能够作为灵感启发，鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改进方式易于集成到现有的深度学习框架中，降低了实验和应用的门槛。对于想发顶会的同学一定不要错过！ 代码以及解析 from .dys...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包...

摘要 本文使用动态上采样改进YoloV8，动态上采样是今天最新的上采样改进方法，具有轻量高效的特点，经过验证，在多个场景上均有大幅度的涨点，而且改进方法简单，即插即用！ 论文：《DySample：Learning to Upsample by Learning to Sample》 论文：https://arxiv.org/pdf/2308.15085 我们提出了DySample，一个超轻量级且高效...

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PPA，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 ...

C# ADO.NET 是微软为.NET平台开发的一套数据访问技术，相对于传统的ADO（ActiveX Data Objects）等，它有以下几个主要改进： 面向对象：ADO.NET 是面向对象的数据访问技术，它使用.NET框架中的类和对象来处理数据，不依赖于ole db提供程序。这使得开发人员可以更方便地使用C#语言进行数据操作，并且可以利用面向对象的特性来提高代码的可维护性和可扩展性。对事务的支持：...