YOLOv5全网独家改进: 注意力机制改进 | 并行化注意力设计(PPA)模块,红外小目标暴力涨点 | 2024年3月最新成果

💡💡💡本文独家改进:并行化 patch-aware 注意力(PPA)模块,解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点   💡💡💡红外小目标实现暴力涨点,只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下:     收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新(原创)...

GPT-4.5 Turbo详细信息被搜索引擎泄露:有重大改进

重定向到 404 错误页面,但该页面的片段表明 GPT-4.5 Turbo 被吹捧为 OpenAI 的迄今为止最快、最准确和最具可扩展性的模型。 搜索引擎结果中提供的简短描述暗示了与之前版本相比的重大改进,包括模型的上下文窗口大幅增加到 256,000 个令牌,有效地将 GPT-4 Turbo 的 128,000 个令牌的容量增加了一倍。这一增强功能相当于大约 200,000 个单词,可以显著提高模型...

Matlab|基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化

目录  主要内容     部分程序    下载链接   主要内容    为了调高风光互补发电储能系统的经济性,减少其运行费用,研究风光互补发电储能系统的容量优化配置模型,探讨粒子群算法的改进及混合储能容量优化方法。首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍,利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置,以其全生命周期费用最小为目标,以系统的缺电率等运行指标为约束条件,建立了一种混合储能系统容量优化配...

YoloV5改进策略:下采样改进|HWD改进下采样

摘要 本文使用HWD改进下采样,在YoloV5的测试中实现涨点。 论文解读 在卷积神经网络(CNNs)中,极大池化或跨行卷积等下采样操作被广泛用于聚合局部特征、扩大感受野和最小化计算开销。然而,对于语义分割任务,在局部邻域上汇集特征可能会导致重要空间信息的丢失,这对于逐像素预测至关重要。为了解决这个问题,作者引入了一个简单而有效的下采样操作,称为基于Haar小波的下采样(HWD)模块。该模块可以很容...

YOLOv8独家改进:backbone改进 | TransXNet:聚合全局和局部信息的全新CNN-Transformer视觉主干| CVPR2024

💡💡💡本文独家改进:CVPR2024 TransXNet助力检测,代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下: 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新(原创),适合paper !!! 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点...

Yolov8-pose关键点检测:原创自研&涨点系列篇 | 一种新颖的轻量化网络,用于提升遥感图像中的小物体检测 | 2024年二区YOLOv5改进最新成果

💡💡💡本文独家改进:现将本文思想迁移到YOLOv8-pose做二次创新 ,提出了三个创新的轻量级即插即用模块:特征增强模块(FEM)、特征融合模块(FFM)和空间上下文感知模块(SCAM)   Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-po...

基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制,基于GA-RBF的流量预测

目录 完整代码和数据下载链接:基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制,基于GA-RBF的流量预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88937452 RBF的详细原理 RBF的定义 RBF理论 易错及常见问题 RBF应用实例,基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制,基于GA-RBF的流量预测 代...

YOLOv8-Seg改进:特征融合篇 | GELAN(广义高效层聚合网络)结构来自YOLOv9

 🚀🚀🚀本文改进:使用GELAN改进架构引入到YOLOv8 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏:http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8,从入门到创新,轻轻松松搞定科研; 1)手把手教你如何训练YOLOv8-seg; 2)模型创新,提升分割性能; 3)独家自研模块助力分割; 1.YOLOv9介绍  论文: ...

服务器部署测试环境回顾与改进建议

包。配置网络,挂载存储,确保数据迁移的顺利进行。导入Docker镜像,安装必要驱动。使用ipmitool进行功耗监控。创建一键测试脚本,自动化测试流程。拷贝并分析日志文件,输出统计数据。 遭遇的挑战与改进建议: 1.离线包缺失与GLIBC版本冲突: 问题:在尝试安装tmux时,发现离线包中缺少该工具。后从另一台机器下载,导致GLIBC版本不匹配,SSH服务无法启动。改进:预先在有外网环境下完整测试所有...

深度学习进阶:粒子群优化的改进与应用 | 提升模型性能的不二之选!

探索解空间,又能通过模拟智能行为来提高搜索效率,是解决复杂优化问题的有效工具。 不过,粒子群优化在实际应用中也存在一些局限性,比如有时会陷入局部最优解的问题。为了克服这一点,研究者们在算法中引入了各种改进策略,比如结合遗传算法的PSO-GA、基于EC的粒子群优化模型TKU-PSO等,以提高算法的探索能力和开发能力。 本文介绍15种粒子群优化算法的改进方案与应用实例,涉及卷积神经网络、自动驾驶等热门主题...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.002961(s)
2024-12-22 00:04:19 1734797059