标签： 采样
YOLOv11改进 - C3k2融合 C3k2 融合 ARConv 自适应矩形卷积：动态调整卷积核形状与采样点
# 前言
本文介绍了将自适应矩形卷积（ARConv）模块与YOLOv11相结合的方法。ARConv是针对遥感图像全色锐……
YOLOv11 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YOLOv11的结合，以解决语义分割任务中池化特征导……
YOLOv11 改进 - 采样 _ mAP 升 2：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 YOLOv11 的结合，以解决遥感图像分析难题。RFD 包含浅层……
YOLOv11 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……
YOLOv11 改进 - 下采样 _ 轻量化突破：ADown 下采样让 YOLOv11 参量减、精度升
# 前言
本文介绍了一种轻量级的特征下采样模块 ADown，它结合平均池化与最大池化策略，实现更有效的信……
YOLO11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YOLOv11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……
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……
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，……
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……
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 S……
