即插即用专题

Win10 - 即插即用的external audio device detected问题

问题有些牌子的笔记本，在win10下每次插入外设耳机，都会跳出带有 external audio device detected 字样的音频输出设备选择框需要选择方案 1、在开始菜单选择运行，输入 regedit 后回车打开注册表 2、在注册表中定位到 HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Realtek\Audio\RtkNGUI64

YoloV9改进策略：下采样改进|集成GCViT的Downsampler模块实现性能显著提升|即插即用

摘要随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV9作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV9的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ACConv2d，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 1.理论介绍由于在给定的应用环境中

AnyV2V：一种用于各种视频编辑任务的即插即用框架

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处视频编辑任务通常涉及根据额外的控制信息（如文本提示、主题、风格等）编辑源视频，以生成与源视频和提供的控制信息相符的新视频。然而，现有方法往往局限于特定类型的编辑任务，难以满足广泛的用户需求。而且一些方法需要额外的参数调整或视频特征提取，导致时间和内存成本较高。为了解决这些问题，加拿大滑铁卢大学和多伦多Vector Institute的研究团队提出了一种创新

YoloV8改进策略：下采样与上采样改进|下采样模块和DUpsampling上采样模块|即插即用

摘要在深度学习与计算机视觉领域，YoloV8作为实时目标检测算法的代表，以其卓越的性能和效率赢得了广泛认可。然而，为了不断追求更高的精度与更快的推理速度，我们在YoloV8的基础上进行了创新性改进，重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。这些改进不仅显著提升了YoloV8的性能，还为其在复杂场景下的应用提供了更强大的支持。下采样模块的革新该模块结合了卷积层和最大池

卷积篇 | YOLOv8改进之引入重新参数化再聚焦卷积RefConv | 即插即用

前言：Hello大家好，我是小哥谈。论文提出了重新参数化再聚焦卷积RefConv作为常规卷积层的替代品，它是一个即插即用模块，可以在没有任何推理成本的情况下提高性能。具体来说，在给定预训练模型的情况下，RefConv对从预训练模型继承的基核进行可训练的再聚焦变换，以建立参数之间的联系。本文所做出的改进就是在YOLOv8中引入重新参数化再聚焦卷积RefConv，希望大家学习之后能够有所收获~！

YoloV8改进策略：Block篇|即插即用|StarNet，重写星操作，使用Block改进YoloV8（全网首发）

摘要本文主要集中在介绍和分析一种新兴的学习范式——星操作（Star Operation），这是一种通过元素级乘法融合不同子空间特征的方法，通过元素级乘法（类似于“星”形符号的乘法操作）将不同子空间的特征进行融合，从而在多个研究领域中展现出出色的性能和效率。星操作在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等多个领域中都得到了成功应用。例如，在自然语言处理中，Monarch Mixer、M

把Deepin塞进U盘，即插即用！Deepin To Go来袭

前言小伙伴之前在某篇文章下留言说：把Deepin塞进U盘的教程。这不就来了吗？事实是可以的。这时候你要先做点小准备：一个大小为8GB或以上的普通U盘一个至少64GB或以上的高速U盘一个Deepin系统镜像文件普通U盘的大概介绍：作为一个普通U盘，读写速度的快慢并不是很重要，毕竟这个东西基本上只用一次。除非你第二次做fydeOS系统，否则这

芒果YOLOv8改进169：即插即用 | 秩引导的块设计核心CIB结构，设计一种秩引导的块设计方案，旨在通过紧凑型架构设计减少被显示为冗余的阶段的复杂性

💡🚀🚀🚀本博客秩引导的块设计，设计了一种秩引导的块设计方案，旨在通过紧凑型架构设计减少被显示为冗余的阶段的复杂性：内含源代码改进适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可文章目录即插即用｜秩引导的块设计｜最新改进 YOLOv8 代码改进论文理论 YOLOv8 + 秩引导的块设计 + 代码改进核心代码新增代码修改代码YOLOv8网络配置文件运行 YOLOv8 +

【论文+代码】VISION PERMUTATOR 即插即用的多层感知器（MLP）模块

目录论文模块创新点代码模块分析代码讲解论文本文的研究成果在项目的实现过程中起到了至关重要的作用。以下是本文的详细信息：文章链接: VISION PERMUTATOR: A PERMUTABLE MLP-LIKE ARCHITECTURE FOR VISUAL RECOGNITION 模块创新点在多个方面进行了创新和改进，以下是项目的主要创新点：代码

Pointnet++改进卷积系列：全网首发SMPConv连续卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SMPConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤

【YOLOv5/v7改进系列】引入AKConv——即插即用的卷积块

一、导言介绍了一种名为AKConv（Alterable Kernel Convolution）的新型卷积操作，旨在解决标准卷积操作存在的两个根本性问题。首先，标准卷积操作受限于局部窗口，无法捕获来自其他位置的信息，且其采样形状固定；其次，卷积核的大小固定为k×k的正方形，参数数量随着尺寸的增加呈平方增长，这在硬件资源上不够友好。 AKConv的关键创新点在于它能够提供任意数量的参数和任意

涨点神器：即插即用特征融合模块！超低参数，性能依旧SOTA

在写论文时，一些通用性模块可以在不同的网络结构中重复使用，这简化了模型设计的过程，帮助我们加快了实验的迭代速度。比如在视觉任务中，即插即用的特征融合模块可以无缝集成到现有网络中，以灵活、简单的方式提升神经网络的性能。这类模块通过专注于数据的关键点和模式，帮助模型更有效地学习特征，从而提高在各种视觉任务中的准确度和效率。以南航提出的AFF模块、港大等提出的即插即用轻量级模块AdaptForm

即插即用篇 | YOLOv8引入PSAModule | 高效金字塔压缩注意力模块

本改进已集成到 YOLOv8-Magic 框架。最近研究表明，通过在深度卷积神经网络中嵌入注意力模块可以有效地提高网络性能。在这项工作中，提出了一种新的轻量级且有效的注意力方法，名为金字塔挤压注意力（PSA）模块。通过在ResNet的瓶颈块中用PSA模块替换3x3卷积，得到了一种新的表征块，称为高效金字塔挤压注意力（EPSA）块。EPSA块可以轻松地作为即插即用的组件添加到一个成熟

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发UIB轻量化模块

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入UIB，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK使用相机的Plug-and-Play（即插即用PnP）技术（C#）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK使用相机的Plug-and-Play（即插即用PnP）技术（C#） Baumer工业相机Baumer工业相机NEOAPI SDK和相机即插即用技术的技术背景Baumer工业相机通过NEOAPISDK使用相机的即插即用技术1.引用合适的类文件2.通过NEOAPISDK在相机中使用相机的即插即用技术 Baumer工业相机通过SDK使用相机

EPSANet：金字塔切分注意力网络，有效的即插即用炼丹模块【原理讲解及代码！！！】

EPSANet：一种高效的金字塔切分注意力网络一、引言在深度学习领域，注意力机制已经成为提升卷积神经网络性能的关键技术。其中，一种新型网络结构——EPSANet，通过引入金字塔切分注意力（Pyramid Split Attention, PSA）模块，为注意力机制的研究和应用提供了新的思路。EPSANet不仅在图像识别任务中表现出色，还在计算参数量上实现了高效性。二、PSA模块的设计

YoloV8改进策略：注意力改进|Neck改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用，简单易懂:附结构图|检测、分割、关键点均适用（独家原创，全世界首发）

摘要无Mamba不狂欢，本文打造基于Mamba的注意力机制。全世界首发基于Mamba的注意力啊！对Mamba感兴趣的朋友一定不要错过啊！本文使用Mamba改进YoloV8的Block和BackBone实现涨点。环境系统：ubuntu22.04 CUDA：12.1 python：3.11 显卡驱动：545 安装过程系统、CUDA和python的安装过程忽略，这些都能找到。

即插即用的涨点模块之变体卷积（Ghost卷积）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域

目录前言一、GhostConv结构二、GhostConv计算流程三、GhostConv参数四、代码详解前言 GhostNet: More Features from Cheap Operations 来源：CVPR2020 官方代码：https://github.com/huawei-noah/ghostnet Ghost 模块是一种针对卷积神经

YoloV8改进策略：注意力改进、Neck层改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用，简单易懂|附结构图|检测、分割、关键点均适用（独家原创，全世界首发）

摘要无Mamba不狂欢，本文打造基于Mamba的注意力机制。全世界首发基于Mamba的注意力啊！对Mamba感兴趣的朋友一定不要错过啊！基于Mamba的高效注意力代码和结构图 import torch import torch.nn as nn # 导入自定义的Mamba模块 from mamba_ssm import Mamba class EfficientMamba

即插即用模块详解SCConv:用于特征冗余的空间和通道重构卷积

目录一、摘要二、创新点说明 2.1 Methodology 2.2SRU for Spatial Redundancy编辑 2.3CRU for Channel Redundancy 三、实验 3.1基于CIFAR的图像分类 3.2基于ImageNet的图像分类 3.3对象检测四、代码详解五、总结论文：https://openaccess.thecvf

番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入即插即用RepViTBlock模块 | CVPR2024清华RepViT

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8是一种基于深度学习的实时物体检测算法，其通过将物体检测任务转化为目标框回归问题，并使用卷积神经网络实现高效的特征提取和目标分类。然而，YOLOv8在处理一些复杂场景和小目标时可能存在一定的性能限制。为了克服YOLOv8的局限性，清华大学在ICCV会议上发布了名为RepViT的移动端网络架构。RepViT通过自注意力机制（self-attenti

即插即用模块之DO-Conv（深度过度参数化卷积层）详解

目录一、摘要二、核心创新点三、代码详解四、实验结果 4.1Image Classification 4.2Semantic Segmentation 4.3Object Detection 五、总结论文：DOConv论文代码：DOConv代码一、摘要卷积层是卷积神经网络(cnn)的核心组成部分。在本文中，我们建议用额外的深度卷积来增强卷积层，其

芒果YOLOv7改进96：检测头篇DynamicHead动态检测头：即插即用｜DynamicHead检测头，尺度感知、空间感知、任务感知

该专栏完整目录链接：芒果YOLOv7深度改进教程该创新点：在原始的Dynamic Head的基础上，对核心部位进行了二次的改进，在原论文《尺度感知、空间感知、任务感知》的基础上，在通道感知的层级上进行了增强，关注每个像素点的比重。在自己的数据集上改进，有效涨点就可以直接当作自己论文里面的《深度创新点》应读者要求，新增一篇DynamicHead检测头改进

即插即用篇 | YOLOv5/v7引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块

本改进已集成到 YOLOv5-Magic 框架。下采样操作如最大池化或步幅卷积在卷积神经网络（CNNs）中被广泛应用，用于聚合局部特征、扩大感受野并减少计算负担。然而，对于语义分割任务，对局部邻域的特征进行池化可能导致重要的空间信息丢失，这有助于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到CNNs中

【图像去噪】基于matlab即插即用法图像去噪（含PSNR）【含Matlab源码 152期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab