YOLOv8创新改进

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 卷积和自注意力是两个强大的表示学习技术，通常被认为是彼此独立的两种同级方法。在 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 基于Transformer的方法在低级视觉任务中表现出色，例如图像超分辨率。然 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 医学图像通常展示出低对比度和显著的器官形状变化等特征。现有注意力机制通常不足以 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 Transformers最近在各种视觉任务中展现出了优越的性能。较大甚至是全局 阅读全文

摘要： YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉 阅读全文

摘要： 摘要 医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步，这些模型在捕捉远距离上下文和全局语境信息方面表现出色。然而，这些模型的计算需求随着token数量的平方增加，限制了其深度和分辨率能力。大多数现有方法以逐片处理三维体积图像数据（称为伪3D），这忽略了重要的片间信息，从而降低了模型的 阅读全文

摘要： 华为题库说明 2022与2023题库的区别 华为OD机试的题库是季度更新的（Q1\Q2\Q3\Q4）。笔者专栏的题库分为2023和2022。 2023的题库是包括2022.11（Q4第四季度）之后以及2023年的题库。 2022的题库是包括2022.11（Q4第四季度）之前题库。 支持的语言 目前大 阅读全文