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已于 2025-11-15 23:56:15 修改
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分类专栏： 全新CVPR2025-DEIM创新改进项目+永久更新中 文章标签： DEIM DFine 目标检测 计算机视觉 深度学习 DEIM创新改进 CVPR2025最强目标检测
于 2025-10-29 19:15:36 首次发布
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  • Python：3.10.17  个人而言相对较好，兼容很多包
  • PyTorch：2.3.1
  • CUDA：12.1
  • torchvision: 0.18.1
  • python编程软件：推荐Pycharm好用，喜欢用vs code的小伙伴也可以。
  • Ultralytics：8.3.138   
  • 我对小伙伴的环境没有非常严格要求，能跑实验就好了，因为我的创新点会持续更新，可能会伴随着更新一些包，安装DEIM环境跟着的步骤文件，去执行几行命令就几分钟的事情。

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【1】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | CVPR 2025 | DEIM引入ARConv自适应矩形卷积，自适应调整卷积核的高度和宽度，实现更高效和更精确的特征提取，助力遥感目标检测有效涨点

【2】【DEIM创新改进】全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入FDConv频率动态卷积改进DEIM模型，提高目标边缘和细节的捕捉能力，轻量化改进，助力目标检测有效涨点

【3】【DEIM创新改进】全网首发独家Conv创新篇 | ICCV 2025 | 引入MBRConv卷积，通过多个不同的卷积分支提取图像的局部与全局信息，增强对小目标、遮挡目标和低质量图像的检测

【4】【DEIM创新改进】全网独家Conv改进篇 | CVPR 2025 | DEIM目标检测模型，引入MSGDC多尺度分组膨胀卷积模块，助力目标检测、遥感目标检测、大目标检测任务高效涨点

【5】【DEIM创新改进】全网首发Conv独家改进篇 | ICCV 2025 | 引入MRFAConv多尺度感受野注意力卷积改进DEIM模型，助力DEIM模型小目标检测、大目标检测任务高效涨点

【6】【DEIM创新改进】全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GBConv瓶颈卷积改进DEIM目标检测模型，含GSConv二次创新模块，轻量化改进，助力复杂形态目标的检测高效涨点

【7】【DEIM创新改进】全网独家创新/Conv改进篇 | AAAI 2025 | PConv新型风车形卷积和SPConv二次创新改进(移动风车卷积，使它充分活跃起来)，增强特征提取，扩大感受野

【8】【DEIM创新改进】全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2024 | 引入StarConv星星卷积改进DEIM目标检测模型，轻量化改进，提升小目标检测、复杂背景处理和多尺度目标识别，有效涨点

【9】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | CVPR 2023 | DEIM引入SCConv空间和通道重构卷积，既轻量又涨点，助力DEIM有效涨点

【10】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | SCI 2024 | DEIM引入LDConv线性可变形卷积，以任意形状和大小的卷积核来提取特征，弥补了标准卷积的不足，助力目标检测有效涨点

【11】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | TIP 2024顶刊 | DEIM引入DEConv细节增强卷积模块, 能够恢复更多细节信息，提升目标检测精度

【12】DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | CVPR 2023 | 一种新颖的部分卷积（PConv）轻量高效， 适合图像分类、目标检测和分割等各种视觉任务

【13】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | CVPR 2024 | DEIM引入DynamicConv高效动态卷积，通过动态调整卷积核权重的方式来实现卷积操作的增强模块，轻量高效涨点改进

【14】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | ECCV 2024 | DEIM引入WTConv小波卷积, 能够更有效地捕捉局部和全局特征, 助力高效涨点

【15】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | CVPR 2024 | 引入SFSConv空间频率选择卷积改进DEIM，空间频率特征协同作用，助力目标检测，红外小目标检测有效涨点

【16】【DEIM创新改进】全网独家、卷积创新改进篇 | Arxiv 2025 | 引入一种新的wConv2d加权卷积改进DEIM模型，显著提升其特征提取能力和目标检测精度,助力有效涨点

【17】【DEIM创新改进】全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2024 | 引入FADC频率自适应膨胀卷积，提升特征提取能力、扩大感受野、减少伪影，助力小目标检测，遥感目标检测有效涨点

🔥👑注意力创新改进篇👑🔥

【1】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | ICCV 2025 | DEIM引入ConvAttn卷积化注意力，更轻量的方式模拟自注意力的效果，含多种deim不同基准改进点，助力目标检测有效涨点

【2】【DEIM创新改进】 独家创新首发、注意力改进篇 | CVPR2025 | DEIM模型引入分层多头注意力 (HMHA) 机制, 从而捕获更具多样性的特征，含多种不同基准改进点，助力目标检测有效涨点

【3】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | CVPR2025 | DEIM引入CASAB有效通道与空间注意力，强调最重要的通道和空间区域，含多种deim不同基准改进点，目标检测有效涨点

【4】【DEIM创新改进】全网独家、注意力改进篇 | ICCV 2025 | 引入MSA多尺度注意力模块，多尺度特征有助于全局感知和增强局部细节、助力小目标检测、遥感小目标检测有效涨点

【5】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | DEIM 引入KSFA多核选择性融合注意力，有效提取和融合最相关特征，助力小目标检测有效涨点

【6】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2025 | DEIM 引入LRSA局部区域自注意力模块，能提升其在细节捕捉、小目标检测和长距离依赖建模方面的能力

【7】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | AAAI 2026 | DEIM 引入轻量级群体注意力（LWGA）模块，可以显著提高其多尺度物体检测能力，特别是在小物体和复杂背景下的表现

【8】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | ACM 2025 顶会 | DEIM 引入AAFM自适应对齐频率模块，跨范式特征的深层对齐与融合，助力DEIM模型遥感目标检测、目标检测任务有效涨点

【9】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 引入GCBAM分组注意力，助力DEIM模型遥感目标检测、目标检测任务有效涨点

【10】【DEIM创新改进】注意力改进篇-图像去雾 | SCI 一区 2024 | DEIM 引入FCAttention捕捉全局和局部信息交互，即插即用注意力模块

【11】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | ICCV 2025 | DEIM模型引入超强MALA幅度感知线性注意力，即插即用，助力目标检测有效涨点

【12】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | ICLR 2025 | 引入PolaLinearAttention 极性感知线性注意力，提高了对关键区域的聚焦能力，来自哈尔滨工业大学

【13】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2023 | DEIM 引入BLRAttention注意力模块，实现动态、查询感知稀疏注意力的新机制，所有CV任务通用

【14】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | CVPR2024顶会 | DEIM引入EMCAM有效多尺度卷积注意力模块，增强保留上下特征信息，助力于目标检测任务有效涨点

【15】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | ICASSP 2023 | DEIM引入 DSSA双稀疏选择注意！更稳、更准、提取更准确的特征，助力DEIM目标检测任务，有效涨点

【16】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | AAAI 2025 | DEIM模型引入GCSA分组通道注意力创新点，通过重新设计通道和空间自注意力机制，助力DEIM有效涨点

【17】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | ICME 2024 | PPA并行感知块注意力模块，在多尺度保持特征的同时减小信息丢失，使网络在深层也能保有较强的空间感知，红外小目标检测暴力涨点

【18】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | ICCV 2023顶会 | DEIM引入SPAM光谱池化聚合调制机制, 解决视觉特征高低频分量平衡问题，适合目标检测密集预测任务有效涨点

【19】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2024顶会| DEIM引入CAA上下文锚点注意力模块，多种创新改进，助力DEIM目标检测有效涨点

【20】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | Arxiv2025 | DEIM引入MSLA多尺度线性注意力模块，高效提取多尺度特征和建模长程依赖、助力目标检测有效涨点

【21】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入RCSSC残差列空间自校正模块，含多种基准创新改进，助力DEIM目标检测有效涨点

【22】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | SCI一区 2023 | 手把手教你在DEIM上使用LSKAttention大核注意力机制、含LSKASPPF二次创新模块,助力小目标检测有效涨点

【23】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2025 | DEIM引入SSA序列打乱注意力模块，助力目标检测任务有效涨点

【24】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2024 | DEIM引入SHSA单头自注意力模块，轻量化改进，助力所有目标检测任务高效涨点

【25】【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | DEIM引入FSSA傅里叶域稀疏自注意力，助力遥感小目标检测、目标检测、红外小目标检测有效涨点

【26】【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | TMM 2023 | DEIM引入MSDA多尺度空洞注意力模块，多种视觉任务上均实现了领先的SOTA性能

🔥👑特征融合创新改进篇👑🔥

【1】【DEIM创新改进】全网首发、独家特征融合创新改进篇 | CVPR2025 | 引入RLAB残差线性注意力特征融合块，有效融合并强调多尺度特征，减少信息丢失，助力DEIM目标检测有效涨点

【2】【DEIM创新改进】独家特征融合创新改进篇 | TGRS 2025 | 引入FCM特征校正融合模块，通过空间维度和通道维度的校正，增强目标边界信息，适合小目标、遮挡目标检测，助力DEIM模型有效涨点

【3】【DEIM创新改进】全网首发、特征融合改进篇 | DEIM引入CAFMFusion高频与低频特征融合模块（全网独家创新）二次创新模块（冲SCI二，三，保四区）

【4】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TGRS 2025 顶刊 | 引入IIA信息集成注意力融合模块, 助力DEIM模型高效涨点，适合各种目标检测任务、CV任务通用

【5】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | CVPR 2024 | 引入MFM调制融合模块，轻量化改进，增强了各特征通道之间的交互特征，助力DEIM高效涨点

【6】【DEIM创新改进】首发独家特征融合改进篇 | TGRS 2025 | 引入FFM特征融合模块，实现特征的全局交互与融合，适合小目标检测、助力DEIM有效涨点

【7】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TIP 2024顶刊 | DEIM引入 CGAFusion高频与低频特征融合模块，有效提升了目标检测模型的性能

【8】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | AAAI 2025 | DEIM模型引入BGBFusion双色引导桥特征融合模块，在多模态检测、小目标、遮挡、密集场景下带来显著检测精度

【9】【DEIM创新改进】小目标检测、特征融合改进篇 | TGRS 2024 | DEIM模型引入CSFM上下文选择融合模块，适合多模态检测、红外小目标检测、小目标检测、遥感目标检测等任务有效涨点

【10】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | SCI一区 2025 | DEIM模型引入BFEFusion边界引导特征增强融合模块，在多模态检测、小目标检测等任务有效涨点

【11】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | CVPR 2025 | DEIM引入FEFM的二次创新CFEM交叉融合增强模块，适合小目标检测、助力DEIM有效涨点-(全网独家创新首发)

【12】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | AAAI 2025 | 引入HS-FPN中的SDP空间依赖感知模块创新点，捕获相邻像素间的空间依赖，助力DEIM目标检测有效涨点

【13】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TGRS 2025顶刊 | DEIM 引入MSCA多尺度稀疏交叉聚合，助力遥感目标检测、目标检测任务有效涨点

【14】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | SCI一区 2024 | DEIM模型引入MAFM多尺度感知融合模块，有效捕捉低级特征（如纹理和边缘），在多模态检测、目标检测等任务有效涨点

【15】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | KBS 2024 | DEIM模型引入GFM全局融合模块，通过全局特征融合、注意力机制和跨模态信息的有效整合，助力有效涨点

【16】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | BIBM 2024| 引入MPCA多尺度渐进通道注意力融合模块，增强多尺度特征学习能力和细节捕捉能力，助力DEIM模型目标检测任务，有效涨点

【17】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | CVPR 2024 | 引入BIEF特征交互融合模块，轻松应对噪声和遮挡的目标检测挑战，助力DEIM目标检测任务有效涨点

【18】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | SCI一区 2025 | DEIM模型引入引入PSFM高频与低频特征融合模块，助力高效涨点发论文

【19】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | SCI 2024 | DEIM引入ASF-YOLO中的CPAM 通道和位置注意力融合机制，助力于小目标检测高效涨点

【20】【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | CVPR 2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块，允许相关特征的激活和抑制不相关特征，助力目标检测涨点效果明显

🔥👑特征提取聚合模块创新改进篇👑🔥

🔥👑上采样模块创新改进篇👑🔥

【1】【DEIM创新改进】细节涨点，上采样创新改进篇 | CVPR 2025 | DEIM引入独家二次创新SCEU 移动有效上采样模块，助力目标检测有效涨点

【2】【DEIM创新改进】细节涨点，上采样创新改进篇 | DEIM目标检测模型，引入CARAFE上采样模块改进 ，改善了传统上采样过程中的细节保留和重建质量，一种轻量级、高效的特征上采样改进

【3】【DEIM创新改进】细节涨点，上采样创新改进篇 | ICCV 2023 | DEIM模型引入DySample一种轻量的动态上采样算子，轻量又涨点，助力目标检测任务高效涨点

🔥👑下采样模块创新改进篇👑🔥

【1】【DEIM创新改进】全网独家创新、下采样改进篇 | SCI 一区 2025 | DEIM模型引入RHDWT残差离散小波变换，下采样创新改进，去除噪声，保留图像细节，助力目标检测有效涨点

【2】【DEIM创新改进】全网独家、下采样创新改进篇 | DEIM引入HWD小波下采样模块，轻量高效，无损替代现有下采样方法，助力DEIM有效涨点, 源自SCI一区论文

【3】【DEIM创新改进】细节涨点，下采样创新改进篇 | TGRS 2023顶刊 | 引入DRFD下采样模块，提高特征稳健性，减少传统卷积下采样信息丢失的问题，助力DEIM模型目标检测有效涨点

🔥👑多次感知机MLP创新改进篇👑

🔥👑独家二次创新改进篇👑🔥

【1】【DEIM创新改进】全网独家创新/Conv改进篇 | AAAI 2025 | PConv新型风车形卷积和SPConv二次创新改进(移动风车卷积，使它充分活跃起来)，增强特征提取，扩大感受野

【2】【DEIM创新改进】全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GBConv瓶颈卷积改进DEIM目标检测模型，含GSConv二次创新模块，轻量化改进，助力复杂形态目标的检测高效涨点

【3】【DEIM创新改进】细节涨点，上采样创新改进篇 | CVPR 2025 | DEIM引入独家二次创新SCEU 移动有效上采样模块，下，助力目标检测有效涨点

【4】【DEIM创新改进】全网首发、特征融合改进篇 | DEIM引入CAFMFusion高频与低频特征融合模块（全网独家创新）二次创新模块（冲SCI二，三，保四区）

YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、特征融合改进篇| TGRS 2025 顶刊| 引入IIA信息集成注意力融合模块, 助力YOLOv13高效涨点，适合各种目标检测任务、CV任务通用
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
10-04 204
本文提出了一种改进YOLOv13目标检测性能的IIA（信息集成注意力融合）模块，通过精确的位置信息重建和特征图集成，显著提升了模型对小物体和复杂背景的检测能力。该模块采用轻量化设计，通过池化操作和卷积增强位置信息，有效减少噪声干扰，提高定位精度。实验表明，IIA模块在保持高效计算的同时，增强了全局与局部信息融合，改善了模型鲁棒性。文章详细介绍了IIA模块的原理、优势及实现方法，并提供了核心代码和YOLOv13配置方案，为提升目标检测性能提供了有效解决方案。
【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | CVPR2024顶会 | DEIM引入EMCAM有效多尺度卷积注意力模块，增强保留上下特征信息，助力于目标检测任务有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-14 20
本文提出了一种高效多尺度卷积注意力模块EMCAM，用于优化DEIM模型的目标检测性能。该模块结合深度可分离卷积、通道/空间注意力机制和多尺度特征提取，在降低计算成本（参数减少79.4%，FLOPs降低80.3%）的同时提升检测精度。文章详细介绍了EMCAM的网络结构、核心代码实现，以及如何将其集成到DEIM框架中的具体方法。
【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2024顶会| DEIM引入CAA上下文锚点注意力模块，多种创新改进，助力DEIM目标检测有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-14 26
🔥本文给大家介绍CAA上下文锚点注意力模块优化DEIM模型！CAA模块通过轻量化的条形卷积注意力机制，有效增强了模型对远程上下文和细长目标的感知能力，在提升检测性能的同时保持高效、灵活，特别适用于遥感图像等复杂检测场景，增强目标检测、图像分类、实例分割暴力涨点。具体怎么使用请看全文！🔥全新DEIM有效涨点改进目录 | 包含各种最新顶会顶刊：卷积模块、注意力模块、特征融合模块、有效特征聚合提取模块，上采样模块、下采样模块，二次创新模块、独家创新，特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点。
【DEIM创新改进】首发独家特征融合改进篇 | TGRS 2025 | 引入FFM特征融合模块，实现特征的全局交互与融合，适合小目标检测、助力DEIM有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 107
本文提出一种跨模态特征融合模块(FFM)，用于提升DEIM目标检测模型在多源遥感图像任务中的性能。FFM采用多头跨注意力机制实现全局特征交互，通过特征校正模块(FCM)减少模态间差异和噪声。实验表明，该方法在WHU-OPT-SAR数据集上mIoU达到58%，OA为85.35%，显著优于现有方法。FFM具有轻量化设计（可调节下采样率R）、强非线性建模能力，同时保持较低计算开销。核心创新包括：1）并行双分支结构提取多模态特征；2）空间/通道维度特征校正；3）深度学习驱动的互补信息挖掘机制。
【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2025 | DEIM引入SSA序列打乱注意力模块，助力目标检测任务有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-14 50
🔥本文给大家介绍将 Sequence Shuffle Attention (SSA) 模块改进DEIM网络模型，可以显著提升模型的性能。SSA 通过捕捉长程依赖关系、保持图像的局部性与连续性，增强了对复杂场景和小目标的检测能力。同时，SSA 高效地聚合来自不同扫描方向的特征，减少冗余计算，提高了多尺度目标检测的精度和效率。其自适应的注意力机制也帮助 DEIM 精确分类与定位目标，提升了模型在复杂和干扰环境中的鲁棒性与稳定性。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TIP 2024顶刊 | DEIM引入 CGAFusion高频与低频特征融合模块，有效提升了目标检测模型的性能
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 186
本文提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的CGAFusion特征融合模块，通过引入空间重要性图(SIMs)机制来提升目标检测性能。该模块包含空间注意力、通道注意力和像素注意力三个子模块，实现了对不同层次特征的精细化融合。实验表明，CGAFusion能有效解决浅层和深层特征感受野不匹配问题，提高特征传递和梯度流动效率。该方法在DEA-Net去雾网络中得到验证，仅用3.653M参数就将PSNR提升至41dB以上，超越了当前最优方法。文章详细介绍了模块结构、核心代码实现及其在目标检测模型中的应用配置步骤。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | TGRS 2025 顶刊 | 引入IIA信息集成注意力融合模块, 助力DEIM模型高效涨点，适合各种目标检测任务、CV任务通用
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 72
本文提出了一种信息集成注意力融合（IIA）模块，能显著提升DEIM模型在目标检测中的性能。IIA模块通过重建空间位置关系和特征图集成，增强了全局与局部信息的融合，提高了定位精度，尤其优化了小物体和复杂背景下的检测效果。该模块采用轻量化设计，通过池化、卷积等操作实现高效信息集成，有效减少噪声干扰并提升抗噪能力。实验表明，IIA模块显著提高了模型检测准确率和对多样化目标的适应能力，为DEIM实时目标检测提供了关键改进。
【DEIM创新改进】全网独家创新、特征融合改进篇 | KBS 2024 | DEIM模型引入GFM全局融合模块，通过全局特征融合、注意力机制和跨模态信息的有效整合，助力有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-15 32
本文提出了一种基于GFM全局融合模块改进的DEIM目标检测模型。GFM模块通过元素级融合、特征级拼接和注意力机制，有效整合RGB和深度图像的互补信息，增强模型在复杂场景下的检测能力，特别是在小物体、低光照和复杂背景条件下表现优异。该模块采用深度可分离卷积和注意力机制优化计算效率，在保持高性能的同时降低计算复杂度。实验结果表明，改进后的DEIM模型显著提升了检测精度，并减少了模型参数量。文章详细介绍了GFM模块的实现原理、结构优势以及在DEIM中的应用方法，为研究者提供了完整的代码实现和模型配置方案。
【DEIM创新改进】全网独家注意力创新改进篇 | ICCV 2025 | DEIM引入ConvAttn卷积化注意力，以更轻量的方式模拟自注意力的效果，含多种deim不同基准改进点，助力目标检测有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
10-30 71
本文提出ConvAttn模块，通过共享大卷积核和动态卷积核模拟自注意力机制的长程建模能力，显著降低计算开销。ConvAttn包含13×13共享大卷积核（模拟全局依赖）和3×3动态卷积核（实现输入自适应），在保持性能的同时将延迟和内存使用分别降低16倍和12.2倍。该模块通过通道拆分、动态核生成和特征融合等操作，高效替代传统自注意力，特别适用于轻量级图像超分任务。实验表明，在Urban100数据集上PSNR提升0.31dB，验证了其有效性。
多模态遥感目标检测模型SM3Det：一站式多模态遥感目标检测！开启遥感检测新任务
weixin_44162814的博客
11-19 909
SM3Det是一种创新的多模态遥感目标检测框架，通过三路分支结构分别处理光学影像、SAR雷达和地理先验数据，采用独立特征编码和多尺度金字塔构建后，在检测头前实现跨模态特征融合。该模型克服了单一模态检测的局限性，显著提升了复杂场景下的检测精度和鲁棒性，可广泛应用于军事、民用及科研领域的遥感目标检测任务。相比于传统单模态检测器，SM3Det具有更强的环境适应性和信息互补优势。
即插即用系列 | 2025 SOTA Strip R-CNN 实战解析：用于遥感目标检测的大条带卷积
分享顶会顶刊论文即插即用模块
11-20 932
本文提出了一种针对遥感图像中细长目标检测的新方法Strip R-CNN。该方法创新性地设计了大型条状卷积模块（Strip Module），通过序贯的正交条状卷积（1×K和K×1）替代传统方形大卷积核，在降低计算量的同时更有效地捕捉细长目标的各向异性特征。网络架构包含StripNet骨干和Strip Head检测头，其中检测头解耦分类、角度回归和定位任务，并在定位分支中嵌入Strip Module以增强长距离感知能力。实验表明，该方法在DOTA-v1.0数据集上仅用30M参数量就达到82.75% mAP的SO
OpenCV 图像处理基础算法详解(二)
weixin_45776000的博客
11-19 406
5.3 Laplacian算子。5.2 Scharr算子。4.2 拉普拉斯金字塔。6.1文档扫描仪效果。
OpenCV 图像处理基础算法详解(一)
weixin_45776000的博客
11-19 457
3.2 颜色空间应用示例。.1. 图像读取与显示。1.2 图像显示与保存。1.1 图像读取模式。
基于VUE和FastAPI的行人目标检测系统
BestSongC的博客
11-20 739
本文介绍了一个基于前后端分离架构的目标检测系统。前端采用Vue3框架，使用Vite、TypeScript和ElementPlus构建；后端使用Python的FastAPI框架，算法基于Ultralytics库的YOLO检测模型。系统功能全面，包含图像/视频检测与管理、模型管理、数据分析、系统监控、大模型聊天等模块，并支持数据可视化展示。
美联储“鹰派信号脉冲“下黄金价格下跌60美元——基于LSTM-GARCH模型的波动率聚类与跨市场风险传导机制
11-20 1098
本文通过机器学习驱动的时序预测模型，结合自然语言处理技术解析美联储会议纪要文本，分析黄金价格在4132美元的动态回撤60美元机制，重点考察货币政策信号、市场情绪指标与宏观经济数据的交互影响。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
最新发布
MCHacker的专栏
11-23 715
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 489
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
深度学习理论与实战：用生活案例理解回归模型
2501_92613722的博客
11-20 935
本文通过生活化案例通俗讲解四种基础机器学习模型：线性回归（预测连续值，如身高体重）、多项式回归（拟合曲线数据，如学习时间与分数）、Logistic回归（二分类问题，如水果分类）以及梯度下降优化算法。文章强调从生活场景理解核心逻辑：画直线拟合数据、添加高次项使直线弯曲、绘制分界线区分类别，并通过代码示例展示模型训练过程。建议读者先运行线性回归代码观察误差变化，再逐步尝试更复杂模型，重点在于建立直观理解而非死记公式。
李沐动手学深度学习笔记（2）---卷积神经网络
2301_80484013的博客
11-23 796
定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
CVPR2025-DEIM改进项目：高效目标检测新方案
该项目不仅包含了完整的源码实现，还融合了近年来顶会（如CVPR）中提出的先进模块与思想，尤其聚焦于DEIM（Dynamic Efficient Inference Mechanism）和DFine（Detail-Focused Refinement Network）等新型架构设计，...
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