改进

【Prony算法】简介之参数选择与改进措施

文章目录0 前言1 Prony算法简介1.1 简介1.2 数学形式1.3 拟合效果判断2 Prony算法参数选择2.1 采样频率的选择2.2 数据时间窗的选择2.3 模型有效阶数的确定3 某些因素对Prony算法的影响3.1 噪声的影响3.2 信号的非平稳性的影响4 Prony算法的改进5 参考文献0 前言阻尼(damping…

改进深度学习网络的几个思路

由于要优化网络，老师给提供的几个思路： 个人学习后的几个认知： 1.联级特征融合模块主要用于残差网络最后的残差块融合上其中 R5 是经过 Res5 通过 33 的卷积获得的特征图，该特征图保持空间分辨率不变，并将通道的数…

RT-DETR 更换骨干网络之 MobileNetV3 | 《搜寻 MobileNetV3》

论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02244 代码地址：https://github.com/xiaolai-sqlai/mobilenetv3 我们展示了基于互补搜索技术和新颖架构设计相结合的下一代 MobileNets。MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和 NetAdapt算法对移动设计如何协同工作，利用互…

RT-DETR 更换损失函数之 SIoU / EIoU / WIoU / Focal_xIoU

文章目录更换方式CIoUDIoUEIoUGIoUSIoUWIoUFocal_CIoUFocal_DIoUFocal_EIoUFocal_GIoUFocal_SIoU提示更换方式第一步：将ultralytics/ultralytics/utils/metrics.py文件中的bbox_iou替换为如下的代码：class

使用 Timm 库替换 RT-DETR 主干网络 | 1000+ 主干融合RT-DETR

文章目录前言版本差异说明替换方法parse_moedl( ) 方法_predict_once( ) 方法修改 yaml ，加载主干论文引用timm 是一个包含最先进计算机视觉模型、层、工具、优化器、调度器、数据加载器、数据增强和训练/评估脚本的库。该库内置了 700 多个预训练模型，并且设计灵活易用。…

使用 Timm 库替换 YOLOv8 主干网络 | 1000+ 主干融合YOLOv8

文章目录前言版本差异说明替换方法parse_moedl( ) 方法_predict_once( ) 方法修改 yaml ，加载主干论文引用timm 是一个包含最先进计算机视觉模型、层、工具、优化器、调度器、数据加载器、数据增强和训练/评估脚本的库。该库内置了 700 多个预训练模型，并且设计灵活易用。…

RT-DETR 模型改进 | AKConv：具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核

基于卷积操作的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积操作存在两个固有缺陷。一方面，卷积操作受限于局部窗口，无法捕捉其他位置的信息，而其采样形状是固定的。另一方面，卷积核的大小固定为kk，呈固定的正方形形状，而参数数量往往随大小呈平方增长。显然，不…

【Android】Hilt比Android好在哪里

Hilt框架的功能和设计理念，和Dagger基本是完全一致的，Hilt也是完全在Dagger基础上进行开发的但是Dagger的用法比较繁琐，Hilt主要是做了便用性上的改进，主要有以下点提供常用Component，不用再为每个InjectTarget都创…

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块

今天的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果最接近真实情况。同时，必须设计一个合适的架构，以便为预测提供足够的信息。现有方法忽视了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间转换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据通过深度网络传输…

独创改进 | RT-DETR 引入 Asymptotic Hybrid Encoder | 渐进混合特征解码结构

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【YOLOv 剪枝轻量化】融合YOLOv5s与通道剪枝算法的奶牛轻量化个体识别方法（英文版含中文翻译）

融合YOLOv5s与通道剪枝算法的奶牛轻量化个体识别方法 Light-weight recognition network for dairy cows based on the fusion of YOLOv5s and channel pruning algorithm 论文链接知网链接 DOI链接引用格式： 许兴时，王云飞，华志新&#x…

YOLOv8 图片目标计数 | 特定目标进行计数

全类别计数特定类别计数如何使用 YOLOv8 进行对象计数有很多同学留言说想学 YOLOv8 目标计数。那么今天这篇博客，我将教大家如何使用 YOLOv8 进行对象计数。YOLOv8 是一种非常强大的对象检测模型，它可以识别图像中的各种对象。我们将学习如何利用这个模型对特定对象进行计数…