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ConDSeg框架旨在解决医学图像分割中的两个主要挑战：前景与背景之间的“软边界”问题，以及医学图像中普遍存在的共现现象。这些问题导致模型在分割时容易产生误判。为此，ConDSeg引入了多种创新模块，以提高分割性能。一致性强化（Consistency Reinforcement, CR）:语义信息解耦（Semantic Information Decoupling, SID）:对比驱动特征聚合（Contrast-Driven Feature Aggregation, CDFA）:尺寸感知解码器（Size-

在计算机视觉项目的标注流程中，Labelme作为主流标注工具，常因人工标注误差导致数据质量不稳定。传统人工质检需要逐帧检查，效率低下且容易遗漏。

通过网盘分享的文件：Yolo11改进策略：Block改进CBlock，Transformer式的卷积结构即插即用链接: https://pan.baidu.com/s/1vqC6FxvR8nXYAQlI1DwtKA?pwd=54s8 提取码: 54s8--来自百度网盘超级会员v3的分享。

假设一种情况：数据集是别人给你做好的Yolo格式的数据，是遥感或者无人机拍摄的数据。我们对其做一些旋转增强。

在人工智能项目开发中，数据标注的耗时性与高成本已成为制约模型迭代效率的核心瓶颈。本文以YOLOv11的COCO预训练模型为技术基础，系统阐述半自动化标注流程的设计与实现，旨在通过**“模型推理-人工校验-迭代优化”**的闭环机制，显著提升标注效率与数据质量。初始标注数据集的构建YOLOv11预训练模型部署与微调批量推理与预标注生成人工交互式修正与质量校验效率提升质量控制模型泛化局限标注工具协同性数据安全与合规我使用Yolo11的xl模型举例，xl模型是得分最高的。使用xl模型构建的数据集相对来说，比较准确。

在验证方法里增加save_json的字段，并将其设置True。

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论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Grained Channel Attention Networks for image dehazing论文链接：https://www.x-mol.com/paper/1785364146451894272?advGithub链接：https://gitee.com/lose_recall/ubrfc-net图像去雾是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从

论文《WaveletConvolutionsforLargeReceptiveFields》提出了一种新型卷积层，称为WTConv（WaveletTransformConvolution），旨在通过小波变换（WaveletTransform）来扩展卷积神经网络（CNN）的感受野。该方法能够在不显著增加参数数量的情况下，获得接近全局的感受野，从而提高模型对低频信息的捕捉能力。

综上所述，基于增强层间特征相关性的轻量级融合策略为小目标检测提供了一种有效的解决方案。通过优化特征融合过程，该方法能够更好地应对小目标检测中的挑战，提升检测精度和效率。

初始化方法__init__方法定义了模块的结构。dim：输入特征的通道数。num_heads：多头自注意力的头数。bias：卷积层是否使用偏置。层的定义self.qkv：一个 1x1 的卷积层，用于生成查询（Q）、键（K）和值（V）三个特征图。：一个扩张卷积层，使用 3x3 的卷积核，扩张因子为 2，旨在增强感受野并提取更丰富的特征。表示每个通道独立卷积，保持通道间的特征分离。：一个 1x1 的卷积层，用于将输出特征映射回原始通道数。模块结合了扩张卷积和多头自注意力机制，旨在提高图像特征提取的能力。

https://arxiv.org/pdf/2305.17654图像去雾是低级视觉领域中的一项典型任务。先前的研究验证了大型卷积核和注意力机制在去雾中的有效性。然而，存在两个缺点：引入大型卷积核时容易忽略图像的多尺度特性，而注意力模块的标准串联方式没有充分考虑雾分布的不均匀性。在本文中，我们提出了一种名为混合结构图像去雾网络（MixDehazeNet）的新型框架，该框架解决了上述两个问题。具体而言，它主要由两部分组成：多尺度并行大型卷积核模块和增强并行注意力模块。与单个大型卷积核相比，多尺度的并行大型卷积

通过引入SCC自注意力机制和高效Transformer设计，提高了数据效率和表示能力。将ESSAttn模块加入Yolo11的C3k2模块中，能够增强特征表示，提高目标检测性能，并促进模型收敛。在多个数据集上表现出色，具有广泛的应用前景。单幅高光谱图像超分辨率（single-HSI-SR）旨在从低分辨率观测中恢复出高分辨率高光谱图像。然而，当前基于卷积神经网络（CNN）的方法在构建长距离依赖关系和捕获光谱特征之间的交互信息方面存在局限性。这导致光谱信息利用不充分，并在上采样后出现伪影。为解决这一问题，我们提出

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本文深入探讨了空间与通道注意力之间的协同效应，并提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA）。通道注意力和空间注意力在视觉任务中各自发挥着重要作用，但它们的协同作用尚未得到深入研究。空间与通道注意力。

本文参考的论文主要介绍了DetectoRS模型，一个高性能的目标检测模型。DetectoRS通过引入递归特征金字塔（RFP）和可切换空洞卷积（SAC）两大创新点，显著提升了目标检测的精度。尽管原文并未直接提及SAConv2d模块，但基于对话上下文，我们可以将SAC（Switchable Atrous Convolution，可切换空洞卷积）理解为SAConv2d（Switchable Atrous Convolution 2D）的简化称呼，并据此进行总结。

本文介绍了一种名为DynamicHead的模块，该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部，以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理，并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。

摘要一、论文介绍论文主题：本文介绍了一种名为DEA-Net的图像去雾算法。背景信息：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统的去雾方法以及现有的基于深度学习的方法都存在不足，尤其是在处理复杂场景和非均匀雾分布时。核心贡献：论文提出了一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），用于提升去雾性能。二、创新点细节增强卷积（DEConv）：结合了差分卷积和普通卷积，将局部描述符整合到卷积层中，增强了表示和

在探索目标检测技术的最新进展中，我们将目光投向了FastViT这一创新的混合视觉变换器架构。通过将FastViT引入Yolo11，并替换其原有的主干网络，我们成功实现了一次突破性的改进。这一融合不仅保留了Yolo11原有的高效性和准确性，更在此基础上实现了显著的涨点效果，为目标检测领域带来了新的活力。FastViT作为一种混合视觉变换器，通过引入结构性的重新参数化，有效地降低了内存访问成本，从而显著提升了模型的运行效率。这一特性使得FastViT在处理高分辨率图像时，相较于传统架构展现出了更为出色的性能。

一、论文介绍本文基于FastViT架构中的RepMixerBlock模块，提出了一种对Yolo11网络的改进策略。FastViT是一种混合视觉Transformer架构，它通过引入新型的token混合运算符RepMixer，实现了先进的延迟-准确性权衡。RepMixer模块使用结构重参数化技术降低了网络中的跳过连接，从而减少了内存访问成本。本文将这种高效的模块应用于Yolo11网络中，旨在提升其性能。二、创新点。

FastViT是一种混合ViT架构，它通过引入一种新型的token混合运算符RepMixer来达到最先进的延迟-准确性权衡。RepMixer通过消除网络中的跳过连接来降低内存访问成本。FastViT进一步应用训练时间过度参数化和大核卷积来提高准确性，并根据经验表明这些选择对延迟的影响最小。实验结果表明，FastViT在移动设备上的速度比最近的混合Transformer架构CMT快3.5倍，比EfficientNet快4.9倍，比ConvNeXt快1.9倍。

DEA-Net的提出背景：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出潜在的清晰图像。传统方法存在局限性，而基于深度学习的方法通过增加卷积的深度或宽度来提高性能，但卷积神经网络（CNN）结构的学习能力仍有待充分探索。DEA-Net的核心目标：提出一种包含细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）的细节增强注意力模块（DEAB），以增强特征学习，从而提升去雾性能。

量化是提升卷积神经网络（CNNs）速度并降低其内存使用量的常用方法。当存在已标记的训练数据时，网络权重和激活已成功量化到l位。然而，对于没有已标记训练数据的场景（例如，在量化预训练模型时），则不能这样说。目前的方法显示，在8位量化时，最佳情况下不会损失精度。我们介绍了DSConv，这是一种灵活的量化卷积算子，它用成本更低的整数运算代替单精度运算，同时保持内核权重和输出上的概率分布。我们在最流行的神经网络架构（ResNet、DenseNet、GoogLeNet、AlexNet和VGG-Net）上测试了我们的模

本文介绍了EfficientNetV2，这是一系列新的卷积神经网络，其训练速度更快，参数效率更高，优于之前的模型。为了开发这些模型，我们结合了训练感知神经架构搜索和缩放技术，以共同优化训练速度和参数效率。这些模型是在包含Fused-MBConv等新操作的丰富搜索空间中搜索得到的。我们的实验表明，EfficientNetV2模型的训练速度比最先进的模型快得多，同时参数规模缩小了多达6.8倍。我们可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加快训练速度，但这通常会导致准确率下降。

北京智源人工智能研究院和旷视联合推出了目标检测任务的新基准：Objects365。它的所有图像数据都是在自然场景设计和收集的。该Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。同时，我们围绕数据集组织了2019年智源-旷视目标检测挑战赛，以及2020年智源-旷视目标检测赛，希望这些活动可以成为一个平台，推动目标检测研究的上限。

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本文参考的是《VOLO：视觉识别中的视觉展望器》一文，该论文主要讨论了视觉识别领域中卷积神经网络（CNNs）与视觉转换器（ViTs）的性能对比，并提出了一个新的模型架构——Vision Outlooker（VOLO）。VOLO通过引入一种新颖的前景注意力机制（Outlook Attention），在ImageNet分类任务上实现了卓越的性能，且能够很好地迁移到下游任务，如语义分割。

最近，研究表明通过在深度卷积神经网络中嵌入注意力模块可以有效提升其性能。本文提出了一种新颖、轻量且有效的注意力方法，即金字塔挤压注意力（PSA）模块。通过将ResNet的瓶颈块中的3×3卷积替换为PSA模块，获得了一种名为高效金字塔挤压注意力（EPSA）的新型表示块。EPSA块可以轻松地作为即插即用组件添加到已建立的主干网络中，并能显著提升模型性能。因此，本文通过堆叠这些ResNet风格的EPSA块，开发了一种简单且高效的主干架构，即EPSANet。

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https://arxiv.org/pdf/1905.02188特征上采样是许多现代卷积网络架构（例如特征金字塔）中的关键操作。其设计对于诸如目标检测和语义/实例分割等密集预测任务至关重要。在本文中，我们提出了内容感知特征重组（CARAFE），这是一种通用、轻量级且高度有效的算子，以实现这一目标。CARAFE具有几个吸引人的特性：（1）大视野。与仅利用子像素邻域的前期工作（例如双线性插值）不同，CARAFE可以在大感受野内聚合上下文信息。（2）内容感知处理。与对所有样本使用固定核（例如反卷积）不同，CAR

YOLO11是Ultralytics YOLO系列实时目标检测器的最新迭代版本，它以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。在之前YOLO版本令人瞩目的进步基础上，YOLO11在架构和训练方法上引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的通用选择。关键特性：YOLO11采用改进的主干网络和颈部架构，提高了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和更复杂的任务性能。YOLO11引入了精细的架构设计和优化的训练流程，提供了更快的处理速度，并在准确性和性能之间保持了最佳平衡。