YOLOv8继承了YOLO系列的核心思想，即通过单次前向传播同时完成分类和定位任务。它的模型架构进一步优化了CSPDarknet作为骨干网络，并在此基础上引入了多尺度特征融合和改进的损失函数。然而，这些改进仍未能完全...
AI技术的应用极大地提升了运营效率，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。基于这个背景下...
RevColV1的引入显著提高了YOLOv8在小目标检测任务中的性能。虽然模型的计算开销略有增加，但相较于其带来的性能提升，这种增加是值得的。RevColV1通过特征解耦和列网络设计有效地提升了模型对小目标的检测能力。...
本文详细介绍了如何在MATLAB中使用SOBOL全局敏感性分析方法，特别关注了无目标函数情况下，通过libsvm作为代理模型的实施步骤和结果验证。通过实例演示和模型选择，展示了libsvm在稳定性和精度上的优势...
Optuna这个备受欢迎的超参数优化框架在近期发布了其第四个主要版本。自2018年首次亮相以来，Optuna不断发展，现已成为机器学习领域的重要工具。...
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。...
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...
整值训练和尖峰驱动推理尖峰神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络...
在本文中，我们深入探讨了SCConv（空间和通道重构卷积）对YOLOv8的改进与优化。通过分析SCConv的工作原理及其在不同卷积层级中的应用，展示了该模块如何在保持轻量化的同时，显著提升模型的检测精度和特征提取能力。具体而言，SCCo...