【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

LGAG模块助力DEIM涨点
最新推荐文章于 2025-11-23 19:13:18 发布
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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 深度学习 目标检测 计算机视觉 DEIM DEIM创新改进 LGAG大核分组注意门控融合
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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍一种LGAG大核分组注意门控融合模块优化DEIM模型！LGAG旨在通过网络学习到的注意力系数，逐步融合特征图，以允许更相关的特征获得更高的激活，同时抑制不相关的特征, 适合助力DEIM模型在所有任务上高效涨点。

🔥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、LGAG模块介绍

LGAG网络结构图：

LGAG多尺度卷积注意力特征融合模块：

三、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deim不同版本含多种创新改进yml文件

🚀创新改进1：deim_hgnetv2_n+LGAG.yml

🚀创新改进2：deim_hgnetv2_s+LGAG.yml

🚀创新改进3：deim_hgnetv2_l+LGAG.yml

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YOLOv8v10改进 | 独家创新篇 | YOLOv8v10引入EMCAM多尺度卷积注意力特征融合模块，增强保留上下特征信息(来自CVPR2024顶会，助力于医学图像分割任务,涨点推荐)
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-15 1236
高效且有效的解码机制在医学图像分割中至关重要，尤其是在计算资源有限的场景中。但是，这些解码机制通常伴随着高昂的计算成本。为了解决这个问题，我们推出了 EMCAD，这是一种新的高效多尺度卷积注意力解码器，旨在优化性能和计算效率。EMCAD 利用独特的多尺度深度卷积块，通过多尺度卷积显著增强特征图。EMCAD 还采用了通道、空间和分组（大核）门控注意力机制，这些机制在捕获复杂的空间关系时非常有效，同时专注于突出区域。
【YOLOv8多模态融合改进】| CVPR2024 LGAG：大核分组注意力门模块，3×3分组卷积与注意力协同的特征精准融合
Limiiiing的博客
10-30 453
本文记录的是利用LGAG模块改进 YOLOv8 的特征融合部分。（Large-kernel Grouped Attention Gate）通过3×3分组卷积与注意力机制结合，引导解码器处理特征与跳接特征的精准融合。本文利用模块，通过3×3分组卷积扩大感受野以捕捉更广泛局部空间上下文，同时结合注意力机制生成自适应注意力系数，对YOLOv8中关键目标特征赋予高激活值、抑制冗余背景特征，在特征融合阶段实现全局语义与局部细节的高效结合，减少计算成本的同时提升特征表达能力，增强模型对复杂场景下目标的检测精度与效率。E
yolov11|大核分组注意门控模块|LGAG
qq_58467323的博客
12-06 591
【代码】yolov11|大核分组注意门控模块|LGAG。
文章快读EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
weixin_55718227的博客
11-27 2807
CVPR2024最新文章，用于医疗图像分割本文介绍了一种名为EMCAD（Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding）的新方法，旨在优化医学图像分割中的解码机制，特别是在计算资源有限的情况下。EMCAD通过引入一种高效的多尺度卷积注意力解码器，显著提高了分割性能和计算效率。该方法在12个医学图像分割基准数据集上进行了评估，结果显示，EMCAD在显著减少参数数量和浮点运算次数（FLOPs）的同时，达到了最先进的性能。
YOLOv11创新改进 | 独家Neck创新篇 | CVPR2024 | 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，涨点效果明显
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-18 179
本文提出了一种新型LGAG（大核分组注意门控）模块，用于优化YOLOv11目标检测模型的性能。该模块通过学习注意力系数实现多尺度特征融合，增强相关特征并抑制无关特征，从而提升模型精度。文章详细介绍了LGAG的网络结构、核心代码实现方法，以及如何将其集成到YOLOv11框架中。通过创建专用yaml配置文件，开发者可以轻松应用该模块进行模型训练。实验结果表明，LGAG模块能有效提高YOLOv11的性能表现，适用于各种计算机视觉任务。该创新方法为YOLO系列模型提供了一种新的高效涨点方案。
【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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 52
本文提出了一种基于MFM（调制融合模块）优化的DEIM目标检测模型改进方案。通过创新的LEGM（局部特征嵌入全局特征模块）和MFM模块，有效解决了图像去雾任务中局部与全局特征融合不足、深度信息利用不充分等问题。MFM模块采用动态调整特征权重的机制，优先处理对去雾最有帮助的信息。实验表明，该方法显著提升了去雾效果和质量，在多个改进版本（hgnetv2_n/s/l）上都取得了性能提升。文章详细介绍了模块设计原理、核心代码实现步骤，并提供了完整的模型训练方案。
【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 | 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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-15 58
本文提出了一种基于PSFM（渐进式语义特征融合模块）的DEIM网络改进方案，用于提升红外与可见光图像融合的性能。PSFM通过高频与低频特征融合，结合渐进语义注入和场景保真度约束，显著提升了融合图像对高级视觉任务的适用性。该模块包含语义感知分支和场景恢复分支，确保融合特征既满足语义需求又保留源图像完整信息。实验表明，PSFM在视觉吸引力和语义表达方面优于现有方法，且能适应恶劣环境。文章详细提供了PSFM的代码实现、DEIM集成方法和模型配置方案，为相关研究提供了实用参考。
【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。
Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
alfred_torres的博客
02-18 880
医学图像分割中，高效解码机制对计算资源受限的实际场景至关重要。针对现有方法计算成本高的问题，本文提出EMCAD解码器，通过多尺度深度可分离卷积（MSCB）和混合注意力机制，大幅优化性能与效率的平衡。MSCB模块：在轻量化设计下，通过并行多尺度卷积（核尺寸1×1、3×3、5×5）增强特征表达能力。混合注意力：融合通道注意力（CAB）和空间注意力（SAB），结合分组大核注意力门（LGAG），突出关键区域并抑制冗余信息。广泛的实验验证。
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1309
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
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传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1483
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 459
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
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人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 145
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
创客匠人 2025 高峰论谈（11.22-25）：AI 智能体重构创始人 IP 打造与知识变现的管理逻辑
ckjrxx的博客
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这一 “数据化定位逻辑”，将在。创客匠人峰会筹备阶段强调，AI 智能体的核心意义是 “解放人”—— 将创始人从机械性工作中解放，专注知识体系迭代、用户信任构建等核心价值创造，让知识变现从 “个人生意” 升级为 “企业级业务”。创始人 IP 定位的核心是 “找到市场需求与核心能力的交集”，传统模式本质是 “个体直觉管理”，而 AI 智能体通过数据化管理思维，将定位转化为可量化、可追溯的流程。这些问题本质是企业管理中 “个体能力” 与 “系统效率” 的失衡，而 AI 智能体的出现，正从管理底层重构这一逻辑。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 576
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 958
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 924
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
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