【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

已于 2025-11-01 15:29:29 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： 人工智能 计算机视觉 GCBAM分组注意力 DEIM创新改进项目 CVPR2025 DEIM 目标检测 DEIM目标检测
于 2025-10-31 23:48:08 首次发布
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 一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用GCBAM分组注意力模块优化DEIM模型！GCBAM通过分组卷积块注意力（CBAM）对特征进行局部关注，能够识别出对分类有关键作用的局部重要信息。GCBAM不仅关注重要区域，还通过动态调整注意力权重进一步强化关键特征。这使得模型能更好地集中精力于关键区域，提高了分类的准确性，增强目标检测有效涨点 。具体怎么使用请看全文！

🔥DEIM创新改进目录：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

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本文目录

 一、本文介绍

二、GCBAM模块介绍

2.1 GCBAM模块结构图

2.2 GCBAM模块的优势：

三、完整核心代码

四、手把手教你添加DEIM创新改进模块和配置改进点步骤

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: deim_hgnetv2_n+GCBAM.yml

🚀 创新改进2: deim_hgnetv2_s+GCBAM.yml

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【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
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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、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
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🔥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 | 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
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本文提出了一种基于MSCA多尺度稀疏交叉融合模块的DEIM模型优化方法，通过有效融合多尺度特征并减少无关信息干扰，显著提升目标检测性能。MSCA模块采用多尺度池化操作捕捉图像特征，结合稀疏注意力机制聚焦关键信息，实现动态特征融合。文章详细介绍了模块实现代码、模型集成步骤及配置文件修改方法，提供了三种不同规模模型的改进方案（hgnetv2_n/s/l）。实验结果表明该方法能有效提升分类精度，为遥感场景分类研究提供了新的技术思路。
【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
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🔥本文给大家介绍使用超强MALA幅度感知线性注意力模块改进DEIM模型！超强MALA幅度感知线性注意力模块，显著超越了现有线性注意力机制及部分Softmax注意力模型，增强目标检测有效涨点。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】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
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本文提出了一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)，通过重新设计通道自注意力(G-CSA)和空间自注意力(M-WSA)机制，有效解决了自监督图像去噪中盲点信息泄露的问题。G-CSA通过分组通道注意力防止多尺度架构中的信息泄露，M-WSA利用掩膜窗口自注意力模拟扩张卷积的盲点特性。实验表明，该方法在真实图像去噪数据集上优于现有方法，显著扩展了感受野并保持盲点要求。文章还提供了详细的代码实现和模块集成指南，支持各种计算机视觉任务的即插即用应用。
【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | ICASSP2023 | DEIM上引入EMA高效多尺度注意力模块，优于多种现有注意力机制，助力目标检测等任务涨点通用
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本文提出了一种高效多尺度注意力模块(EMA)，通过将通道分组重塑并引入1x1和3x3并行子网络，结合跨空间学习方法，有效捕获多尺度特征和跨维度交互。EMA模块避免了传统通道降维的副作用，在CIFAR-100、ImageNet-1k等基准测试中表现出优于现有注意力机制的性能。文章详细介绍了EMA的核心代码实现，并提供了在DEIM模型中集成该模块的配置步骤，为计算机视觉任务提供了新的高效注意力解决方案。
【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
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🔥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】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
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本文介绍了一种创新性的MSLA（多尺度线性注意力）模块，用于优化DEIM模型。MSLA模块通过并行采用不同尺寸的深度可分离卷积（3×3至9×9）提取多尺度特征，并结合高效线性注意力机制实现全局上下文建模。该结构显著提升了模型对小目标、复杂背景及遮挡场景的处理能力，同时优化了图像分割边界的准确性。实验结果表明，MSLA模块在保持轻量化特性的同时，能有效融合CNN的局部特征提取优势与Transformer的全局建模能力，适用于实时目标检测与分割任务。文章详细提供了模块实现代码和集成方法。
【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
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本文介绍了基于Multi-Scale Attention（MSA）模块改进的DEIM实时目标检测模型。MSA模块通过多尺度特征金字塔构建和空间注意力机制，增强了模型对不同尺度伪造特征的捕捉能力，提升了目标检测与异常检测的精度和鲁棒性。该模块具有轻量、高效、即插即用的特点，可广泛应用于各种检测任务。文章详细阐述了MSA的结构原理、核心代码实现方法，并提供了三种改进方案的yaml配置文件。实验表明，该改进方案能有效提升检测性能，同时保持良好的计算效率。
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
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看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
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Lab4AI的博客
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本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
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对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
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扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 1161
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 864
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
疾风sxp的博客
12-15 950
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
2508_94230129的博客
12-14 304
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
开发跨行业技能迁移匹配工具，输入现有技能+目标行业，AI分析可迁移能力，推荐适配岗位+补全学习路径，助力职场转型。
2301_82202864的博客
12-16 509
/ 每项可迁移技能+5分。`).join('') : '<div class="result-item">无缺失核心技能，可直接尝试转型！coreSkills: ['项目规划', '风险管控', '资源协调', '敏捷开发', ' stakeholder管理'],coreSkills: ['用户画像', '交互设计', '可用性测试', 'Figma/Sketch', '设计思维'],coreSkills: ['SQL', 'Excel高级函数', '数据可视化', '统计分析', '业务理解'],
Syslog / Flow / Telemetry 的 AI 聚合与异常检测实战（可观测性）
oQianYuan的博客
12-12 1012
网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
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