YOLO11实战：新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点，解决不涨点掉点等问题
本文解决的问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象？？？ 原因分析：不同数据集加入创新点存在表现不一致是正常现象，甚至放在网络不同位置也存在有的位置能够涨点，有的位置降点现象！！！ 如何解决： 将创新点放入不同网络位置并提供对应的yaml文件，总有一种能够在你数据集下高效涨点。所以还是要多做实验，做各种尝试，可能就能取得意外的涨点现象！！！ 涨点情况：原...
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 HS-FPN ：用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数
摘要 在标准的医院血液检测中，传统过程需要医生使用显微镜从患者的血液显微图像中手动分离白细胞。然后，这些分离出的白细胞通过自动白细胞分类器进行分类，以确定血液样本中不同类型白细胞的比例和数量，从而辅助疾病诊断。这种方法不仅耗时费力，而且由于图像质量和环境条件等因素，容易出现错误，从而可能导致后续分类不正确和误诊。现代白细胞检测方法在处理具有较少白细胞特征的图像和不同白细胞规模差异方面存在局限性.....
【YOLOv8改进】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络
摘要 摘要——高光谱图像（HSI）去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而，同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中，我们提出了一种混合卷积和注意力网络（HCANet），该网络结合了卷积神经网络（CNN）和Transformers的优势。为了增...
大连理工卢湖川团队TMI顶刊新作 | M^2SNet: 新颖多尺度模块 + 智能损失函数 = 通用图像分割SOTA网络
Title: SNet: Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image SegmentationPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.10894.pdfCode: https://github.com/Xiaoqi-Zhao-DLUT/MSNet导读医学图像分割领域的著名网络 U-N....
【论文解读】——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）
【论文解读】——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）该文针对现有遥感图像目标检测算法对于复杂场景下多尺度目标检测精度较低、泛化能力差的问题，提出了一种多尺度卷积神经网络遥感目标检测框架———MSCNN。1.引言遥感目标自动检测技术不仅是一种实现遥感目标自动分类和定位的智能化数据分析方法，还是遥感图像解译领域的重要研究方向之一。传统的遥感图像目标检测方法是根据人工经验设计特征....
Google Earth Engine——WWF/HydroSHEDS/03DIR水文信息数据集提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。
HydroSHEDS is a mapping product that provides hydrographic information for regional and global-scale applications in a consistent format. It offers a suite of geo-referenced datasets (vector and rast....
什么是多尺度密集网络 - MSDNet ？
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Review: MSDNet — Multi-Scale Dense Networks (Image Classification) 作者 | Sik-Ho Tsang 翻译 | 莫尔•哈该、Yao Lu、Winteryangwt、唐里、鸢尾 编辑 | 王立鱼 原文链接： https:/...
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