流量特征分析-蚁剑流量分析题目做法及思路解析（个人分享）_蚁剑流量特征...

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YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时目标检测能力而闻名。YOLOv8作为该系列的最新版本，通过引入改进的网络结构和算法优化，进一步提升了目标检测的性能。然而，YOLOv8在特征提取阶段的网络结构仍有改进...

浏览 53 次 标签： AI：290-提升YOLOv8性能 | EfficientNetV2均衡缩放网络在特征提取中的应用与改进   

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浏览 65 次 标签： 18_特征金字塔网络FPN结构详解   

本文探讨了如何通过引入自适应特征金字塔网络（AFPN）来提升YOLOv8在小目标检测中的性能。AFPN通过对多尺度特征的精细化融合，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，特别是对小目标的检测能力进行了有效提升。我们通过引入可学习权重参数和...

浏览 66 次 标签： AI：297-深度优化YOLOv8小目标检测性能 | 基于自适应特征金字塔网络（AFPN）的创新改进策略   

EfficientNetV1的核心思想是通过均衡缩放（CompoundScaling）来优化网络结构。均衡缩放方法同时调整网络的深度、宽度和分辨率，以便在计算资源有限的情况下实现最佳性能。EfficientNetV1使用了一个高效的基...

浏览 62 次 标签： AI：289-增强YOLOv8目标检测性能 | 通过EfficientNetV1改进特征提取层   

小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借其独特优势，在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别以及量子物理等多个领域得到了广泛的应用，堪称近年来在工具及方法上的...

浏览 82 次 标签： 【机器学习-17】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍   

多模态情感识别最近受到了广泛关注，因为它能够利用多种模态（如音频、视觉和生物信号）之间的多样性和互补关系。大多数先进的音频-视觉（A-V）融合方法依赖于循环神经网络或传统的注意力机制，但这些方法没有有效地利用A-V模...

浏览 76 次 标签： 【多模态特征融合】A Joint Cross-Attention Model for Audio-Visual Fusion in Dimensional Emotion Recognition   

特征工程是机器学习流程中的关键步骤，特征工程通常涉及对现有数据应用转换，以生成或修改数据，这些转换后的数据在机器学习和数据科学的语境下用于训练模型，从而提高模型性能。本文主要介绍处理数值变量特征工程，将探讨使用P...

浏览 70 次 标签： 8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征   

ASF-YOLO（Attention-basedSpatialFusionYOLO）是一种基于注意力机制的特征融合方法，旨在提高网络在处理不同尺度和语义信息时的能力。ASF-YOLO通过引入空间注意力机制和通道注意力机制，在特征融...

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iAFF是一种基于注意力机制的特征融合方式，旨在逐步迭代特征图中的空间和通道维度信息。通过多个层次的注意力机制，该方法能够有效地融合来自不同尺度的特征信息，增强模型对小目标和细节的捕捉能力。相比传统的融合方法，iAFF不仅考虑了特征图中...

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