通过引入残差连接，减缓信息丢失，并促进梯度流动。：利用密集连接方式，增强特征重用，提高信息传递效率。：引入注意力机制，动态调整下采样过程中的特征权重。本文介绍了在YOLOv8中引入的ContextGuided下采样方法，以提升目标检测性...
SENetV1（Squeeze-and-ExcitationNetworks）由JieHu等人在2017年提出。其核心思想是通过引入SE模块来自适应地重标定通道特征的重要性，从而提升网络的表示能力和性能。...
LSKNet是一种结合了大核卷积和小核卷积的网络结构，通过融合不同感受野的特征，有效提升了对目标的识别能力。大核卷积有助于捕捉全局特征，而小核卷积则在保留局部细节方面表现出色。LSKNet特别适合处理具有复杂背景和多尺度目标的遥感图像。...
在目标检测领域，YOLO系列模型一直以其快速、高效的特性广受欢迎。YOLOv8作为这一系列的最新版本，具备较高的检测速度和较强的识别能力。然而，随着对复杂场景和小目标检测需求的增加，进一步优化模型的特征提取和识别效率...
在本文中，我们详细探讨了如何通过集成双向特征金字塔网络（BiFPN）来提升YOLOv8模型的性能。BiFPN的多尺度特征融合能力使其在各类场景中表现出色，无论是自动驾驶、安防监控还是无人机图像识别，都显著提高了目标检测的精度和鲁棒...
有一天突发奇想，想要自己写一个浏览器插件玩一玩，并不做用于商业或者其他方面，仅仅用于自我技术的练习和提升。这里的浏览器我选择Chrome，当然chrome插件同样适用于微软自带的MicrosoftEdge在当今...
function包装器，bind~~~...
IoU是最基本的损失函数，计算预测框与真实框的交集面积与并集面积之比。DIoU考虑了预测框与真实框中心点之间的距离，有助于更快地收敛并提高定位精度。CIoU不仅考虑了中心点距离，还引入了长宽比的惩罚项，使得边界框的形状更加接近真实...
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WebVitals是Google提出的一套核心网页性能指标，旨在帮助开发者理解和优化网站的用户体验。这些指标分为核心WebVitals和附加WebVitals，涵盖了加载性能、交互性和视觉稳定性三个...