当前位置: 首页 > news >正文 news 2026/2/5 23:44:49 查看全文 http://www.rskf.cn/news/703746.html 相关文章: 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