Dev7z的博客

本研究提出了基于MSAM的YOLOv8改进方案，通过升级通道注意力机制，推动了CBAM的再进化。MSAM模块提升了模型在低对比度和细微特征捕捉上的能力，特别在局部纹理提取方面表现出色。实验显示，改进后的YOLOv8在mAP和召回率上均有显著提升，且计算开销和推理延迟几乎未增加，保证了效率与精度的平衡。该改进具有创新性、可复现性，并在医学图像和安防检测等应用中展现出广泛前景。

本篇文章将介绍一种突破性的改进机制——Deformable Large Kernel Attention (DLKA)，并深入探讨其如何与YOLOv11深度融合，进行二次创新改进，显著提升模型在复杂视觉任务中的检测性能。

随着共享单车数量的快速增长，其日常运维与维修任务的复杂性不断提升。如何合理分配工人任务、优化巡检维修路径，成为提升共享单车服务质量和降低运营成本的关键问题。传统的任务分配方法难以在多工人、多站点的复杂环境中取得满意效果。本文提出一种基于遗传算法的共享单车工人维修调度优化方法。该方法通过构建工人-站点任务分配模型，引入选择、交叉、变异等遗传操作，并结合 2-opt 局部搜索与平衡策略，有效提高了算法的收敛效率与解的质量。实验基于真实共享单车站点数据和工人起点数据进行仿真，结果表明该方法能够在较短时间内获得较优