标签: C3k2融合
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前言

本文介绍了高效卷积模块SFS - Conv及其在YOLO26中的结合应用。传统深度卷积神经网络在合成孔径雷达(SAR……
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前言

本文介绍了新型视觉适配器微调方法Mona,并将其集成到YOLO26中。传统全参数微调成本高、存储负担重且有过……
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YOLO26改进 - C3k2 C3k2融合LWGA轻量分组注意力(Light-Weight Grouped Attention):四路径并行架构破解通道冗余难题 AAAI 2026

前言 本文介绍了轻量级骨干网LWGANet及其核心模块LWGA在YOLO26中的结合。现有用于遥感(RS)视觉质量分析……
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前言

本文提出新型频率动态卷积(FDConv),旨在解决传统动态卷积权重频率响应相似、参数开销大且适应性有限的……
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前言

本文介绍了分层多头注意力驱动的Transformer模型HINT中的核心模块HMHA,并将其集成到YOLO26中。传统多头……
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前言

本文介绍收缩 - 广播自注意力(CBSA)((Contract-and-Broadcast Self-Attention))机制,并将其集成到……
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前言

本文介绍了双边高效视觉注意力网络(BEVANet),并将其核心特征提取单元EVA集成进YOLO26。实时语义分割面……
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前言

本文提出信息整合注意力(IIA)机制,并将其集成到YOLO26中用于遥感图像语义分割。传统CNN和Transformer……
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YOLO26改进 - C3k2 C3k2融合LWGA轻量分组注意力(Light-Weight Grouped Attention):四路径并行架构破解通道冗余难题 AAAI 2026

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