qq_64693987的博客

本文提出了一种基于自适应超图计算的YOLOv13目标检测模型。针对现有YOLO模型在全局相关性建模上的不足，该方法通过HyperACE机制实现了自适应超边生成和超图卷积，有效捕捉多对多高阶语义关系。模型采用FullPAD范式实现特征全流程聚合与分布，并设计了轻量级特征提取模块。实验表明，YOLOv13在MSCOCO数据集上实现了state-of-the-art性能，mAP提升1.8%的同时降低了计算复杂度，且具有良好的跨域泛化能力。该研究为目标检测中的高阶关系建模提供了新的技术方案。