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RSS订阅原创 YOLOSCM: 基于改进YOLO算法的车辆检测模型详解
本文提出了一种针对城市交通场景的改进YOLO算法——YOLOSCM（You Only Look Once with Segmentation Clustering Module）。该算法主要解决了三大挑战：大尺寸图像处理、小目标检测困难、车辆分布不均导致的资源浪费。通过引入分割聚类模块（SCM）和分阶段训练策略，显著提升了检测精度与效率。YOLOSCM通过创新性的区域聚类策略和训练方法优化，在保持实时性的前提下显著提升检测精度。多模态数据融合（雷达/LiDAR）动态聚类参数自适应调整。
2025-03-31 19:25:56
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原创 YO-CSA-T：基于上下文与空间注意力的实时羽毛球轨迹追踪系统解析
本文围绕羽毛球轨迹实时追踪问题展开，提出了一种基于改进YOLOv8的检测网络（YO-CSA）和集成多模块的3D轨迹追踪系统。全文结构如下：摘要提出YO-CSA检测网络，结合上下文与空间注意力机制提升检测精度（mAP@0.75达90.43%）。构建实时3D轨迹追踪系统，集成检测、预测、补偿模块，帧率超130fps。引言背景：羽毛球高速飞行、易与环境混淆，传统检测方法精度不足。挑战：实时性、3D轨迹重建、遮挡补偿。贡献：轻量化检测网络、多维度时空约束策略、完整系统设计。相关工作。
2025-03-31 19:15:58
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原创 基于超分辨率与YOLO的多尺度红外小目标检测方法YOLO-MST论文解读
YOLO-MST通过超分辨率增强与多尺度动态检测的有机结合，在保持实时性的前提下显著提升了复杂背景下的红外小目标检测精度。该方案为军事侦察、智能安防等场景提供了新的技术思路。
2025-03-31 19:06:18
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原创 DGNN-YOLO：面向遮挡小目标的动态图神经网络检测与追踪方法解析
pythonself.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim//2, 1) # 追踪ID预测DGNN-YOLO通过动态图神经网络与检测模型的深度耦合，在遮挡小目标场景下实现SOTA性能。研究者可访问Roboflow i2数据集复现实验，完整代码已开源至GitHub（搜索DGNN-YOLO）。
2025-03-30 23:36:25
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原创 可发1区的超级创新思路（python\matlab实现）：MPTS+Lconv+注意力集成机制的Transformer时间序列模型
首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！
2025-03-30 23:18:40
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原创 Enhanced PEC-YOLO：电力施工场景安全装备检测的轻量化算法解析
本文针对电力施工现场复杂背景、目标遮挡、目标尺寸差异大等场景，提出改进版PEC-YOLO算法。该算法在YOLOv8基础上融合轻量化卷积多维度注意力机制和高效特征金字塔，在保证检测精度的同时显著降低模型参数量。实验表明，PEC-YOLO相较YOLOv8s模型参数量减少42.58%，检测精度（mAP@0.5）提升2.7%，FPS提升至526帧/秒，满足电力场景实时监控需求。PEC-YOLO通过轻量化卷积设计与多维度注意力机制的协同优化，在电力施工场景安全装备检测中实现了精度与速度的平衡。
2025-03-29 23:35:57
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原创 扩散模型总结
这个ODE表示，在反向扩散过程中，数据点 (\boldsymbol{x}) 的变化由两部分组成：确定性漂移 (f(t)x_t) 和由神经网络预测的噪声修正 (\frac{g^2(t)}{2\sigma_t}\epsilon_\theta(x_t,t))。然而，离散时间模型也存在一些局限性。这种连续时间模型的应用不仅推动了扩散模型在实际应用中的广泛部署，也为未来的研究和开发提供了宝贵的经验和启示。这种方法不仅提高了模型的通用性和质量，还大大加快了合成速度，为扩散模型在实际应用中的部署提供了新的可能性。
2025-03-29 23:29:26
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原创 实时目标检测新突破：AnytimeYOLO——随时中断的YOLO优化框架解析
在自动驾驶、工业质检等实时系统中，目标检测算法不仅要保证精度，更需要满足严格的实时性要求。传统YOLO系列算法必须完整执行整个网络才能输出结果，这在紧急制动等需要即时响应的场景中存在致命延迟。德国多特蒙德工业大学团队最新提出的。：在YOLOv9基础上引入随时中断机制，平均响应时间缩短50%的情况下保持90%的检测精度。
2025-03-29 21:14:47
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原创 YOLO涨点优化：可重参数化区域文本对齐（Re-parameterizable RTA）
YOLOE通过三大技术创新，在开放场景视觉感知领域树立了新标杆。多模态统一：文本/视觉/无提示的灵活切换部署友好：保持YOLO架构的轻量特性训练高效：三阶段训练显著降低成本需要完整代码请私信或评论！
2025-03-28 23:24:46
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原创 YOLO涨点优化：分层特征提取网络、轻量化卷积、优化检测头| HGO CVPR2025
HGO-YOLO通过层级特征融合与轻量化设计，在保持高精度的同时大幅降低计算量，为边缘端实时检测提供了新思路。未来可探索更多轻量化策略与多模态融合方法，进一步提升复杂场景下的鲁棒性。如需完整代码请私信或评论！
2025-03-28 23:10:47
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原创 核选择融合注意力机制详解及代码复现
具体实现上，LSKNet通过动态选择不同大小的卷积核，在训练过程中自动调整模型的感受野，以适应不同尺度的目标。融合模块的设计不仅影响模型的性能，还直接关系到计算效率。在核选择融合注意力机制中，注意力计算是一个核心组件，负责动态调整不同尺度特征的权重，从而提高模型对重要信息的关注度。通过动态选择卷积核、融合多尺度特征和计算注意力权重，模型能够更有效地捕捉图像中的重要信息，从而提高模型的性能和泛化能力。这个函数通常实现为一个可学习的参数化模块，其输入是多个不同大小卷积核的输出特征图，输出是融合后的特征图。
2025-03-27 21:38:13
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原创 基于核选择融合注意力机制TCN-MTLATTENTION-MAMBA模型（Python\matlab代码）
多尺度特征融合：通过可学习的核选择机制动态融合不同时间感受野注意力增强：多头机制保留多维度特征交互信息高效序列建模：Mamba模块实现线性复杂度的长序列处理端到端优化：联合训练策略实现特征表示与预测目标的协同优化。
2025-03-27 18:54:34
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原创 超级创新思路：基于元学习MTGCN-Attention-Transformer的时间序列预测模型（Python\matlab实现）
元学习增强架构：在MAML框架基础上引入任务感知门控，使模型在小样本场景下预测误差降低23.7%动态图卷积网络：自适应邻接矩阵生成算法使空间关系建模精度提升19.4%混合注意力机制：时空双路注意力权重分配可视化显示对关键特征的捕获效率提升31.2%
2025-03-26 23:31:35
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原创 YOLO魔改之ARC-AM-YOLO目标检测模型（Python和MATLAB代码实现）
形状自适应卷积：ARConv动态调整卷积核形状，提升不同长宽比目标的检测能力多级特征融合：改进的跳跃连接结构保留更多细节信息双重注意力机制：CBAM模块有效抑制背景干扰。
2025-03-26 22:54:15
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原创 1DGDRSNAM时间序列预测模型实现（Python\MATLAB代码）
双向时序建模：Bi-GRU捕获前后向时序依赖抗噪特征提取：DRS Block实现自适应特征收缩动态特征聚焦：Attention机制强化关键特征。
2025-03-25 23:46:49
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原创 可变形交互注意力模块（DIA-Module）及代码详解
该模块通过动态调整卷积核的采样位置，实现了对不同尺度和形状的特征的自适应捕捉，同时利用注意力机制增强了模型对关键特征的关注能力。通过这种精心设计的模块框架，DIA - Module能够在保持高效计算的同时，更好地捕捉复杂数据中的关键特征，为各种深度学习任务提供强大的特征表示能力。通过这些精心设计的参数配置，DIA - Module能够在保持高效计算的同时，更好地捕捉复杂数据中的关键特征，为各种深度学习任务提供强大的特征表示能力。在可变形采样的基础上，DIA - Module引入了注意力机制。
2025-03-25 23:28:10
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原创 可发1区的超级创新思路（python\matlab实现）：基于周期注意力机制的TCN-Informer时间序列预测模型
局部特征捕捉：TCN的因果膨胀卷积处理短期依赖周期规律挖掘：傅里叶基注意力实现跨周期特征对齐全局依赖建模：改进的ProbSparse注意力降低计算复杂度相比传统LSTM节约35%训练时间周期注意力使周期类指标误差降低22%多尺度融合提升突变点捕捉能力。
2025-03-24 23:11:37
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原创 可发1区的创新思路：基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-CNN-Attention时间序列预测模型（功率预测、寿命预测、流量预测、故障诊断）
核心架构数据聚类：K-means对风电场机组分组，降低异质性干扰。信号分解：EMD将功率序列分解为多尺度IMF分量。特征提取：CNN捕捉局部气象特征（如风速突变），BiLSTM建模时序依赖。动态加权：Attention机制聚焦关键时间步，抑制噪声。
2025-03-23 23:16:40
536
原创 YOLO涨点技巧之FFCA（Python、MATLAB代码实现）
小目标检测成为计算机视觉领域的核心挑战。在复杂场景（如交通标志识别或遥感图像分析）中，目标尺寸小、特征模糊、背景干扰等问题导致传统YOLO模型精度不足。针对YOLOv5的FPN结构在特征融合和全局上下文建模上存在局限性，难以平衡实时性与检测精度。因此，本项目提出改进的FFCA-YOLO模型，通过引入和，提升多尺度目标检测能力。FFCA-YOLO基于YOLOv5架构改进，整体分为（含FEM与FFM）、
2025-03-23 22:56:46
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原创 毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型
在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。：将非平稳功率序列分解为有限个IMF分量。：降低气象数据维度，提取典型天气特征。
2025-03-22 14:27:52
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原创 融合多头注意力的TCN-BiRNN时间序列预测模型（Python和MATLAB代码实现）
时间卷积网络（TCN）：通过膨胀因果卷积捕获长期依赖多头注意力机制（MHA）：动态聚焦关键时间节点双向循环神经网络（BiRNN）：捕捉双向时序特征在国际标准数据集上相比传统LSTM模型，预测误差降低28.6%（MAE指标）
2025-03-22 13:07:53
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原创 YOLO魔改之SAM空间注意力模块
YOLOv7-SAMSAM空间注意力增强特征空间定位能力通道-空间双分支结构平衡特征响应自适应特征融合机制优化多尺度特征轻量化注意力模块保持实时检测速度在COCO数据集测试中，mAP@0.5提升3.6%，小目标检测召回率提升11.2%
2025-03-21 23:55:40
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原创 可发1区的超级创新思路：基于注意力机制的DSD-CNN时间序列预测模型（功率预测、交通流量预测、故障检测）
深度可分离卷积减少参数量同时保持特征提取能力空间特征金字塔捕获多尺度气象-功率关联模式通道注意力动态加权关键气象特征通道时序残差连接保留历史功率变化趋势与传统LSTM/CNN相比，预测误差降低18.7%，训练速度提升3.2倍。
2025-03-21 23:45:42
228
原创 共注意力机制及创新点深度解析
交替式注意力通过多次迭代逐步细化关注区域，实验显示3次迭代后准确率提升4.2%，同步学习图像和问题两个模态的关键信息。共注意力机制（Co-Attention）通过建立。其中W∈R^{d×d}为可学习参数矩阵。
2025-03-20 23:13:52
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原创 可发1区的超级创新思路：TriFusion-Net (SpatioTemporal-Causal Transformer-BiDRSN)模型及代码详解（可用于时间序列数据预测）
TriFusion-Net 是针对时间序列预测任务设计的创新性深度学习模型，其核心创新点在于多模态特征融合架构与自适应超参数优化机制的深度结合。该模型在IEEE PES光伏预测竞赛数据集上实现了19.7%的RMSE降低，特别在辐照度剧烈波动场景下预测精度提升显著。TriFusion-Net通过三支路动态融合架构，实现了时空特征、时序模式和噪声抑制的协同优化。轻量化设计：采用神经网络架构搜索(NAS)优化计算路径跨气候迁移：结合元学习实现模型快速适配不同地理区域数字孪生集成。
2025-03-20 22:40:54
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原创 [超参数优化]论文精度：Ultra-Lightweight yet Efficient Hyperparameter Optimization in Deep Reinforcement Learn
论文题目：Ultra-Lightweight yet Efficient Hyperparameter Optimization in Deep Reinforcement Learning作者：Mingqi Yuan1, Bo Li1, Xin Jin2,3,* Wenjun Zeng2,3本文介绍了一种名为“ULTHO”的框架，用于在深度强化学习中快速进行超参数优化。传统的超参数优化方法无法满足深度强化学习的要求，因为它们效率低下且计算成本高。
2025-03-20 22:14:52
38
原创 YOLO魔改之频率分割模块（FDM）
针对FDM-YOLO的特殊结构，开发自定义插件以优化模型特定层的计算，进一步提升性能。通过这些技术的结合，FDM-YOLO模型能够在NVIDIA GPU上实现高效部署，为小目标检测任务提供快速准确的解决方案。值得注意的是，在部署过程中，还需要考虑硬件资源的限制和应用场景的需求，可能需要对模型进行进一步的量化或剪枝优化，以在性能和效率之间取得最佳平衡。
2025-03-19 23:46:44
301
原创 基于TCN-BiLSTM-Attention的序列数据预测（功率预测、故障诊断）模型及代码详解
在TCN-BiLSTM-Attention结构中，各层之间的协同工作构成了一个强大的时间序列预测模型。这种组合不仅充分利用了每种模型的优势，还通过精心设计的连接方式最大化了模型的性能。功能：提取时间序列中的局部特征输入：原始时间序列数据输出：包含局部特征的特征向量优势：能够有效捕捉时间序列中的周期性和趋势功能：处理TCN输出的特征向量，捕捉长期依赖关系输入：TCN输出的特征向量输出：包含长期依赖信息的特征表示优势：通过正向和反向传播，能够同时捕捉时间序列中的正向和反向信息。
2025-03-19 23:42:15
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原创 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解
在基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据预测模型及代码详解
2025-03-18 22:23:31
264
原创 论文精度：Transformers without Normalization
论文题目：Transformers without Normalization作者：Jiachen Zhu 1,2 , Xinlei Chen 1 , Kaiming He 3 , Yann LeCun 1,2 , Zhuang Liu 1,4,†这篇论文探讨了现代神经网络中广泛使用的归一化层是否是必不可少的。作者提出了一个名为Dynamic Tanh（DyT）的操作，作为归一化层在Transformer中的替代方案。
2025-03-18 21:08:34
604
原创 超火的去归一化模型Transformers without Normalization详解及代码复现
在深度学习领域，Transformer架构的创新一直是研究热点。本文介绍的模型是一种基于Transformer架构的创新变体，
2025-03-18 20:39:46
327
原创 [超参数优化]论文精度： HyperArm Bandit Optimization: A Novel approach to Hyperparameter Optimization and an
聚焦模型超参数优化方法，提升模型性能，提供代码复现！（如需完整代码请评论或私信）论文题目：HyperArm Bandit Optimization: A Novel approach to Hyperparameter Optimization and an Analysis of Bandit Algorithms in Stochastic and Adversarial Settings作者：Samih Karroum University of Ottawa skarr062@uottawa.ca
2025-03-17 23:18:50
102
原创 【超参数调优】论文精读：Efficient Hyperparameter Optimization with Adaptive Fidelity Identification
论文题目：Efficient Hyperparameter Optimization with Adaptive Fidelity Identification---具有自适应精度识别的高效超参数优化作者：Jiantong Jiang1, Zeyi Wen2,3*, Atif Mansoor 1, Ajmal Mian1论文地址超参数优化和神经结构搜索在获得最先进的机器学习模型方面非常强大，贝叶斯优化 (BO) 成为主流方法。
2025-03-17 19:39:22
211
原创 基于CNN-LSTM-ATTENTION模型的故障诊断详解及代码复现
LSTM通过其独特的门控机制，能够有效捕捉传感器数据中的时间序列特征，例如振动信号的周期性变化或温度数据的趋势特征。在故障诊断中，CNN可以有效提取传感器信号中的局部特征，例如振动信号中的频谱特征或图像数据中的纹理特征。它不仅能够提高模型的性能，还能增强模型的鲁棒性和泛化能力。这种机制的引入使得模型能够更加智能地处理输入数据，聚焦于最相关的信息，从而提高故障诊断的准确性和效率。在基于CNN - LSTM - ATTENTION模型的故障诊断中，参数设置是一个至关重要的环节，直接影响模型的性能和泛化能力。
2025-03-16 13:54:01
873
原创 轻量化注意力机制模型详解及代码复现
通过精心设计的损失函数，LANMSFF模型能够更好地捕捉图像中的关键特征，提高预测的准确性和模型的泛化能力，从而在各种实际应用中展现出优异的性能。通过这些创新设计，LANMSFF模型能够在不同尺度和复杂度的任务中保持良好的性能，同时保持较低的模型复杂度，为实际应用提供了更广泛的可能性。通过将输入特征图沿着通道维度拆分为多个组，然后对每个组分别应用注意力机制，最后再将这些组的特征进行融合，模型能够更有效地捕捉不同尺度和层次的特征信息，从而提高模型的泛化能力。
2025-03-16 13:45:46
103
原创 DG-Manba模型详解及代码复现
模型的选择性机制能够准确捕捉和保留文本的关键信息，从而生成高质量的摘要。此外，DG - Manba的架构设计也使其在处理。
2025-03-16 01:32:35
532
原创 YOLO优化之多信息融合MIF
通过这些创新的检测头设计，YOLO-MIF能够更好地适应灰度图像目标检测的特点，在保证检测速度的同时提高检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，在相同速度下，YOLO-MIF在平衡检测效率和有效性方面优于YOLOv8 2.1％，优于Faster R-CNN 4.8％，展现出了其在灰度图像目标检测领域的强大竞争力。实验结果表明，在相同速度下，YOLO-MIF在平衡检测效率和有效性方面优于YOLOv8 2.1％，优于Faster R-CNN 4.8％，展现出了其在灰度图像目标检测领域的强大竞争力。
2025-03-15 21:03:05
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原创 YOLO优化之多尺度特征融合(SSFF)+TPE编码+CPAM注意力机制
在ASF-YOLO模型提出之前，细胞实例分割面临着诸多挑战。等特点导致传统方法难以实现高精度分割。为应对这些问题，研究人员提出了多种基于卷积神经网络(CNN)的方法，其中You Only Look Once(YOLO)系列因其快速准确的特点成为实例分割的热门选择。然而，细胞实例分割仍需在保持速度优势的同时提高精度，这为ASF-YOLO模型的开发奠定了基础。ASF-YOLO模型在细胞实例分割方面的创新主要体现在其独特的模块设计和机制上。这些创新不仅提高了模型的性能，还为细胞实例分割任务提供了新的解决方案。
2025-03-14 14:55:35
159
基于Hive的大数据分析与智能分类推荐系统-多媒体作品集管理解决方案
2025-01-15
神经网络源码-GoogLeNet源码
2024-11-22
神经网络源码+AlexNet模型源码+人工智能
2024-11-22
基于PyTorch的故障检测CNN模型训练与应用
2024-11-22
人工智能KAN神经网络+python代码
2024-11-22
基于一维CNN和LSTM的融合网络用于时间序列数据的预测分类
2024-10-19
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