新颖专题
YOLOv9改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3：基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V3的YOLOv9目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V3的模型结构是通过网络搜索得来的，其中的基础模块结合了MobileNet V1的深度可分离卷积、MobileNet V2的线性瓶颈和倒置残差结构以及MnasNet中基于挤压和激励的轻量级注意力模块，使模型在性能、效率和灵活性方面都具有显著的优势。 模型参数量计算量推理速度(bs
芒果YOLOv8改进组合157：动态标签分配ATSS+新颖高效AsDDet检测头组合改进，共同助力VisDrone涨点1.8%，小目标高效涨点
💡本篇内容：【芒果YOLOv8改进ATSS标签分配策略｜第三集】芒果YOLOv8改进组合157：动态标签分配ATSS+新颖高效AsDDet检测头组合改进，共同助力VisDrone涨点1.8%，小目标高效涨点 💡🚀🚀🚀本博客 标签分配策略ATSS改进+ 新颖高效AsDDet检测头组合改进，适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可，教程包括改进源代码 改进如下 💡论文地址：
AI新工具 视频迁移升级中国水墨画风格2.0；新颖的视频编辑框架提示编辑,风格转移，身份操控都不在话下；提取多种风格人脸草图
✨ 1: DomoAI 升级中国水墨画风格2.0 DomoAI是一个多功能的AI视频处理工具，可以将视频转换成多种风格，包括日本动漫、3D卡通、漫画和像素风格等。用户只需上传原始视频，通过简单的操作就能实现风格转换，制作出具有个性的高质量视觉作品。除了视频风格转换，DomoAI还能从图片生成视频，实现从文本到图片、动漫风格到现实风格的图像转换等多种操作。此外，DomoAI还提供免费的1
CVPR2023 | 一种不需要点聚类的新颖点云实例分割算法
作者：PCIPG-HAY | 来源：3D视觉工坊 在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接 添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群 现有的 3D 实例分割方法以自下而上的设计为主——手动微调算法将点分组为簇，然后是细化网络。然而，由于依赖于聚类的质量，当（1）具有相同语义类的附近对象被打包在一起，或（2）具有松散连接区域的大型
Yolov8-pose关键点检测：下采样创新篇 | 新颖的下采样ADown | YOLOv9
💡💡💡本文独家改进：新颖的下采样ADown来自于YOLOv9，助力YOLOv8-pose，将ADown添加在backbone和head处，提供多个yaml改进方法 Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的y
YOLOv5创新改进：小目标涨点篇 | 一种新颖的轻量化网络，用于提升遥感图像中的小物体检测 | 2024年二区最新成果
💡💡💡本文独家改进：提出了三个创新的轻量级即插即用模块：特征增强模块（FEM）、特征融合模块（FFM）和空间上下文感知模块（SCAM），对标yolov5m，涨点的同时轻量化，GFLOPS从原始的47.9降低至37.6，MB从42.2降低至10.7 parametersGFLOPsMByolov5m2085293447.9
MATLAB环境下一种新颖的类脉冲信号的高分辨率时频分析方法
一般情况下，机械振动信号或地震信号是非平稳的。而传统傅立叶变换只能应用于平稳信号分析，故不适用于非平稳信号。所以，我们需要采用时频分析方法。时频分析方法能达到同时在时间域和频率域对信号进行分析的目的，得到信号在不同时刻的部分频谱特性。在信号领域中时频分析是一种热门方法，上世纪以来，时频分析得到较快发展，各种时频分析方法在各方面得到广泛应用。 1946年提出的Gabor变换原理是应用基函数对信号进
NeurIPS 2023 Spotlight | VoxDet：基于3D体素表征学习的新颖实例检测器
本文提出基于3D体素表征学习的新颖实例检测器VoxDet。给定目标实例的多视图，VoxDet建立该实例的三维体素表征。在更加杂乱的测试图片上，VoxDet使用体素匹配算法检测目标实例。实验表明，VoxDet中的三维体素表征与匹配比多种二维特征与匹配要更鲁棒、准确与高效。本文已收录于NeurIPS 2023并被选为SpotLight。 论文题目： VoxDet: Voxel Le
DoRA（权重分解低秩适应）：一种新颖的模型微调方法
来自：小互 DoRA（权重分解低秩适应）：一种新颖的模型微调方法 DoRA在LoRA的基础上进一步发展，通过将预训练权重分解为“幅度”和“方向”两个部分进行微调。 这种权重分解方法允许DoRA更精细地控制模型的学习过程，分别针对权重的大小和方向进行优化。 相比LoRA，它提供了一种更精细、更全面的微调策略。 模型微调的挑战 当我们有一个已经训练好的AI模型时，如果想让它适应一
YOLOv7改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列
💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。 收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_125
YOLOv5独家改进：轻量级原创自研 | 一种多尺度的GSConv卷积变体，轻量化的同时能够实现涨点 | 新颖的轻量级网络
💡💡💡本文独家改进：1）基于GSConv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点，同时跟yolov5s进行参数量对比： parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 parametersGFLOPskbyolov5s
神奇的虚拟翻书技术，新颖的展现形式让人叹为观止
虚拟翻书犹如一本打开的魔法书，里面记载着丰富的动画、视频、图片等资料。参观者可以根据自己想要的内容查看章节，轻轻挥动手臂即能“翻阅”书籍，就像翻阅一本普通的杂志一样，但又比普通读物形式内容更丰富多彩，让人在不知不觉中对内容有深刻的印象，符合人们对科技的追求！ 在这个瞬息万变的时代，纸质书本地位下降，手机、平板电脑等逐渐成为主流的阅读载体，这种趋势无论是进步还是退步，对企业、商家来说如果
NLP论文阅读记录 - WOS | 2023 TxLASM：一种新颖的与语言无关的文本文档摘要模型
文章目录 前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献 二.文献综述及相关工作三.本文方法四 实验效果4.1数据集4.2 对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5 实验结果4.6 细粒度分析 五 总结思考 前言 TxLASM: A novel language agnostic summarization model for
NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 一种新颖的优化的与语言无关的文本摘要技术
文章目录 前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献 二.前提三.本文方法四 实验效果4.1数据集4.2 对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5 实验结果4.6 细粒度分析 五 总结思考 前言 A Novel Optimized Language-Independent Text Summarization Techni
人工智能是一门新颖的技性科学，它基于计算机理论和方法
人工智能是一门新颖的技性科学，它基于计算机理论和方法，研究如何模拟、扩展、深化、开拓人的智能——诸如观察、记忆、判断、推理、证明、识别、感知、理解、学习、交流、思维、想象、设计、规划、行动等，并将其付诸技术应用。 结合现在人工智能发展情况，也就是说，人工智能 (Artificial Intelligence,AI) 是基于计算机理论和方法，以大数据和互联网等技术为支撑，实现机器能像人一样拥
YOLOv5独家原创改进：新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度，小目标实现高效涨点
💡💡💡本文改进：一种新的Shape IoU方法结合 Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时，更加关注边界框本身的形状和尺度来计算损失 💡💡💡对小目标检测涨点明显，在VisDrone2019、PASCAL VOC均有涨点 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_1251193
电商网上购物成为非洲人喜欢的一种新颖购物方式
这二年来，非洲互联网入网用户增长势头强劲，主要是智能手机普及率增长以及当地电子商务的快速发展推动，使用手机浏览网页或应用程序进行购物已经成为越来越多的非洲人喜欢的购物方式，同时为实体零售业、服装业等带来了更多销售渠道与发展机遇。国外知名咨询公司肯锡咨询预测，到2025年，整个非洲大陆所有200多家电子商务平台销售总额将达到750亿美元。 电商网上购物成为非洲人喜欢的一种新颖购物方式 外媒
YOLOv8涨点技巧：一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景
💡💡💡本文全网独家改进：提出了一种新颖的多尺度滑窗注意力机制，有效的应用在遥感影像和小目标场景，实现涨点。 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡
剑指YOLOv8独家原创改进：即插即用｜原创新颖共享Sep检测头ShareSepHead，更省参数量，更高效，打造新型YOLOv8检测器，精度高效涨点
💡本篇内容：剑指YOLOv8独家原创改进：即插即用｜原创新颖共享Sep检测头ShareSepHead，更省参数量，更高效，打造新型YOLOv8检测器，精度高效涨点 💡🚀🚀🚀本博客 YOLO系列 + 新颖ShareSepHead检测头改进创新点改进源代码改进 适用于 YOLOv8… 等等YOLO系列 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡附改进源代码及教程，适合用来改进作为 🚀新颖的检
剑指YOLOv8独家原创改进：即插即用｜原创新颖共享Sep检测头ShareSepHead，更省参数量，更高效，打造新型YOLOv8检测器，精度高效涨点
💡本篇内容：剑指YOLOv8独家原创改进：即插即用｜原创新颖共享Sep检测头ShareSepHead，更省参数量，更高效，打造新型YOLOv8检测器，精度高效涨点 💡🚀🚀🚀本博客 YOLO系列 + 新颖ShareSepHead检测头改进创新点改进源代码改进 适用于 YOLOv8… 等等YOLO系列 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡附改进源代码及教程，适合用来改进作为 🚀新颖的检
YOLOv7涨点技巧：一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景
💡💡💡本文全网独家改进：提出了一种新颖的多尺度滑窗注意力机制，有效的应用在遥感影像和小目标场景，实现涨点。 收录YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yo
YOLOv8独家改进《全网无重复 YOLOv8专属打造》感知聚合SERDet检测头：简单高效涨点，即插即用｜检测头新颖改进
💡本篇内容：YOLOv8独家改进《全网无重复，YOLOv8专属》感知聚合SERDet检测头：高效涨点，即插即用｜检测头新颖改进 💡🚀🚀🚀本博客 YOLO系列 + 全新原创感知聚合SERDet检测头 改进创新点改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可,附改进源代码及教程，适合用来改进作为 🚀新颖的检测头改进点 YOLOv8专属改进，全网唯一 文章
YOLOv7独家最新改进《全网无重复》感知聚合SERDetect检测头：高效涨点，即插即用｜检测头新颖改进
💡本篇内容：YOLOv7独家最新改进《感知聚合SERDetect检测头》高效涨点，即插即用｜检测头新颖改进 💡🚀🚀🚀本博客 YOLO系列 + 感知聚合SERDetect检测头 改进创新点改进源代码改进 适用于 YOLOv7 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡附改进源代码及教程，适合用来改进作为 🚀新颖的检测头改进点 文章目录 全新感知聚合SERDetect检测头理论部分
YOLOv8独家改进《全网无重复 YOLOv8专属打造》感知聚合SERDet检测头：简单高效涨点，即插即用｜检测头新颖改进
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VideoAssembler 一种新颖的方法，生成具有多样化内容的视频的方法
文章目录 摘要方法代码 VideoAssembler: Identity-Consistent Video Generation with Reference Entities using Diffusion Model 本文提出了VideoAssembler，一种新颖的方法，生成具有多样化内容的视频。它可以保留实体的保真度，并生成可控的内容。 摘要 身份一致的视频生成旨
YOLOv5全网独家改进：NanoDet算法动态标签分配策略(附原创改进代码)，公开数据集mAP有效涨点，来打造新颖YOLOv5检测器
💡本篇内容：YOLOv5全网独家改进：NanoDet算法动态标签分配策略(附原创改进代码)，公开数据集mAP有效涨点，来打造新颖YOLOv5检测器 💡🚀🚀🚀本博客 YOLOv5+ 改进NanoDet模型的动态标签分配策略源代码改进 💡一篇博客集成多种创新点改进：NanoDet 💡：重点：更新内容：该专栏《剑指YOLOv5原创改进》 只更新改进 YOLOv5 模型的内容 💡附