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YOLO26改进-上采样 EUCB高效上卷积块,实现特征图尺度匹配和高效上采样

# 前言 本文介绍了一种在YOLO26目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法,以提升模型在资源受……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 -下采样 特征融合 NECK 优化,CARAFE 轻量算子让 YOLO26 细节检测飙升

# 前言 在目标检测任务中,特征融合结构(Neck)对模型性能具有至关重要的影响。本文基于YOLO26架构,……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 采样 小目标分割救星:HWD 降采样少丢细节提精度

# 前言 本文介绍了基于Haar小波的下采样(HWD)模块与YOLO26的结合,以解决语义分割任务中池化特征导致……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 采样 mAP 升 2%-7%:DRFD&SRFD 分阶下采样,强化特征稳健性

# 前言 本文介绍了鲁棒特征下采样模块(RFD)与 YOLO26的结合,以解决遥感图像分析难题。RFD 包含浅层 ……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 采样 ICCV 顶会技术:WaveletPool 小波池化强化采样,保留小目标细节

# 前言 本文介绍了基于小波变换的池化方法——Wavelet Pooling,作为传统最大池化与平均池化的有效替代方……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 特征融合 重参数化CSPELAN模块(Reparameterized CSPELAN Module)通过结构重参数化实现高效特征提取

 # 前言 本文介绍了可编程梯度信息(PGI)和通用高效层聚合网络(GELAN)及其在 YOLO26中的结合。现有……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 特征融合 融合Hyper-YOLO混合聚合网络MANet(Mixed Aggregation Network)通过多路径设计实现高效特征学习与模型适应性提升

 # 前言 本文介绍了新型目标检测方法 Hyper - YOLO 及其在 YOLO26中的结合。传统 YOLO 模型颈部设计有……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 特征融合 EFC增强层间特征相关性,通过多尺度特征交互减少冗余信息丢失即插即用

 # 前言 本文介绍了基于增强层间特征相关性(EFC)的轻量级融合策略及其在 YOLO26中的结合。检测无人机……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 特征融合 HS-FPN高效特征金字塔网络,通过选择性特征交互实现参数优化与性能提升

 # 前言 本文介绍了一种创新的白细胞检测方法——多层次特征融合和可变形自注意力 DETR(MFDS - DETR)及……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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YOLO26改进 - 注意力机制 融合HCF-Net维度感知选择性整合模块DASI 增强小目标显著性

 # 前言 本文介绍了维度感知选择性融合(DASI)模块在YOLO26中的结合应用。DASI模块是HCF - Net用于红……
魔改工程师 魔改工程师 2026-02-06
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