当前位置: 首页 > news >正文 news 2026/2/5 23:48:53 文章不存在 查看全文 http://www.mfbz.cn/news/385031/ 相关文章: 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 近之则不逊,远之则怨:真正的长久相处,靠的不是“敬畏”,而是“看见彼此的情绪:下次再想“教”她做事时,先问问自己:我是想解决问题,还是想证明我对? SW草图绘制之直槽口 【信道估计】基于太赫兹集成UM-MIMO和IRS系统的混合球面与平面波信道估计附Matlab代码 AI接管编码:软件工程师的“主编化”转型已不可逆 SW草图绘制之曲线 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 访问RustFS中的图片时,浏览器报错 (failed)net::ERR_BLOCKED_BY_ORB 【图像隐写】基于LSB+DWT+DCT的图像和音频水印算法研究附Matlab代码 YOLO26改进 - 采样 小目标分割救星:HWD 降采样少丢细节提精度 YOLO26改进 - 采样 mAP 升 2%-7%:DRFDSRFD 分阶下采样,强化特征稳健性 java+vue+springboot毕业设计任务书大学学籍系统开题报告 java+vue+springboot慈溪市猫咪宠物网王飞--- 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 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 java+vue+springboot打车拼车系统-杨富祥 YOLO26改进 - 注意力机制 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力 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 YOLO26改进 - 注意力机制 HAT混合注意力变换器:超分重建能力迁移,提升小目标特征清晰度与检测精度 AI原生应用领域可解释性:助力企业数字化转型 YOLO26改进 - 卷积Conv 融合Diverse Branch Block (DBB) 多样分支块的多尺度卷积路径,丰富特征空间实现即插即用性能增益 YOLO26改进 - 注意力机制 双层路由注意力BRA(Bi-Level Routing Attention)增强小目标特征捕获 Excel倍数进位大师CEILING函数:从时间计费到物流计重的智能舍入方案 基于机器学习的A_B测试结果预测模型构建 基于Matlab的直流电机转速电流PI双闭环控制matlab仿真模型(仿真+设计文档+参考文献) 大数据时代半结构化数据的存储性能优化 YOLO26改进 - 卷积Conv 融合MogaNet中的ChannelAggregationFFN(通道聚合前馈网络),优化通道维度的特征 基于非洲秃鹫优化算法的图像分割附Matlab代码 YOLO26改进 - 卷积Conv _ 引入线性可变形卷积LDConv(Linear Deformable Convolution)增强不规则目标特征捕获能力 YOLO26改进 - 卷积Conv SAConv可切换空洞卷积:自适应融合多尺度特征,优化小目标与遮挡目标感知