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YoloV9改进策略：BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用，显著提升目标检测性能
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
YoloV10改进策略：BackBone改进|RIFormer在YoloV10中的创新应用与显著性能提升
SAM 2：分割图像和视频中的任何内容
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)
YoloV8的改进策略：下采样改进|集成GCViT的Downsampler模块实现性能显著提升|即插即用
LeYOLO，一种用于目标检测的新型可扩展且高效的CNN架构
各种Attention|即插即用|适用于YoloV5、V7、V8、V9、V10（一）
YoloV8改进策略：卷积篇|Kan行天下之GRAM，KAN遇见Gram多项式V2版本
YoloV8改进策略：Neck篇|自研Neck层融合模型|深度特征与浅层特征融合，涨点明显|附结构图（独家原创）