YOLOv8创新改进

摘要： **HCANet: 高光谱图像去噪新方法** HCANet是一种结合CNN与Transformer的深度学习模型，专为高光谱图像设计。它使用卷积注意力融合模块（CAFM）捕捉局部和全局特征，并通过多尺度前馈网络（MSFN）增强多尺度信息聚合，提升去噪效果。CAFM包含卷积和注意力分支，整合局部细节与长距离依赖。代码已开源：[GitHub](https://github.com/summitgao/HCANet)。 阅读全文

摘要： **摘要：** 本文提出轻量级MLCA模块，结合通道、空间、局部及全局信息，提升网络表达效率。在MobileNet-Attention-YOLO(MAY)中应用MLCA，于PASCAL VOC和SMID数据集上对比SE和CA，mAP提升1.0%和1.5%。论文及代码链接提供。MLCA通过局部池化和反池化处理，增强通道交互和空间信息，实现更精确的目标检测。详情见YOLO改进与实战专栏。 阅读全文

摘要： 摘要 视觉Transformer在许多视觉任务上展示了卓越的性能。然而，它在浅层捕获局部特征时可能会面临高度冗余的问题。因此，使用了局部自注意力或早期阶段的卷积来减少这种冗余，但这牺牲了捕获长距离依赖的能力。一个挑战随之而来：在神经网络的早期阶段，我们是否能高效且有效地进行全局上下文建模？为解决这一 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果，可以生成更清晰的特 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 卷积和自注意力是两个强大的表示学习技术，通常被认为是彼此独立的两种同级方法。在 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 基于Transformer的方法在低级视觉任务中表现出色，例如图像超分辨率。然 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 医学图像通常展示出低对比度和显著的器官形状变化等特征。现有注意力机制通常不足以 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 Transformers最近在各种视觉任务中展现出了优越的性能。较大甚至是全局 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉 阅读全文

摘要： 摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉远距离上下文和全局语境信息方面表现出色。然而，这些模型的计算需求随着token数量的平方增加，限制了其深度和分辨率能力。大多数现有方法以逐片处理三维体积图像数据（称为伪3D），这忽略了重要的片间信息，从而降低了模型的 阅读全文