YOLOv8创新改进

摘要： # 前言 本文介绍了多尺度线性注意力机制MSLA，并将其集成进YOLO26。现有基于CNN和Transformer的医学图像分割方法存在局限性，为解决这些问题，我们提出了MSLAU-Net架构，其中MSLA通过并行多尺度特征提取和低复杂度线性注意力计算，捕获细粒度局部细节与全局长程依赖。我们将MSL 阅读全文

摘要： 前言 本文介绍了动态混合层（DML），并将相关改进模块集成进YOLO26。DML是SRConvNet核心组件，用于解决轻量级图像超分辨率任务中特征捕捉和通道适应性问题。它通过通道扩展拆分、多尺度动态深度卷积、通道洗牌与融合等步骤，实现多尺度局部信息聚合和通道自适应增强。DML的动态卷积具有内容感知适 阅读全文