YOLOv9首发优化：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表

最新推荐文章于 2025-05-31 12:26:20 发布
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分类专栏： YOLOv9魔术师 文章标签： 深度学习 人工智能 算法 python 开发语言
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💡💡💡问题点：如何解决不同类别间存在较大相似性，且同一类别内差异较大？

💡💡💡首次结合坐标注意力和内卷积，DCAFE 模块运用平均池化和最大池化方法实现并行坐标注意力

  💡💡💡如何跟YOLOv9结合，改进结构图如下

 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN &a

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YOLOv8首发优化：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
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首次结合坐标注意力和内卷积​​​​​​​，DCAFE 模块运用平均池化和最大池化方法实现并行坐标注意力
YOLO11首发优化：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
05-21 607
一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
YOLOv12首发优化：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
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YOLOv10首发优化：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
05-22 163
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RT-DETR算法优化：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
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Yolov8-pose关键点检测：注意力魔改 | 一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
05-23 40
一种结合坐标注意力和内卷积的双坐标注意力特征提取（DCAFE），2025年5月最新发表
《YOLO11魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录
10-12 7355
【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】 【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】
【2025年 即插即用】双坐标注意力机制上线：轻量设计，即插即用，2025新款强势涨点！
weixin_43009052的博客
05-26 760
🌧️ 存在的问题（背景动因） ① 局部感知限制：传统卷积操作由于空间不变性，难以捕捉全局上下文与长距离依赖，导致花卉图像中复杂结构信息提取不足。 ② 注意力缺陷：现有注意力机制多忽视空间位置信息，仅对通道间关系建模，难以精准定位图像中的关键区域。 ③ 信息丢失：单一平均池化在聚合特征时容易造成显著细节模糊，影响特征判别性，尤其在背景复杂或光照不均的场景中表现不佳。     💡 解决思路（DCAFE 核心贡献） ① 双通道坐标注意力融合：DCAFE 引入并行的平均池化与最大池化方式，增强特征图中
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
最新发布
张陈亚的博客
05-31 448
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
深度学习教学目录
FJN110的博客
05-30 482
深度学习课程：面向计算机视觉、深度学习小白，本产品包含但不限于以下文档 一、环境配置详解，全平台支持 提供Windows、Linux、树莓派、瑞芯微板（RK）等多平台下的PyTorch与TensorFlow环境配置教程，图文并茂，细致入微，确保每一位学习者都能顺利完成环境搭建。 同时，文档中还详细讲解了服务器部署、AI大模型运行、Docker容器配置、VNC远程连接等高级内容，适用于科研和生产环境。
Dataset和Dataloader
zx15600886035的博客
05-27 629
维度DatasetDataLoader核心职责定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”定义“如何批量加载数据”和“加载策略”核心方法（获取单个样本）、__len__（样本总数）无自定义方法，通过参数控制加载逻辑预处理位置在中通过transform执行预处理无预处理逻辑，依赖Dataset返回的预处理后数据并行处理无（仅单样本处理）支持多进程加载（典型参数root（数据路径）、transform（预处理）batch_sizeshuffle核心结论Dataset类：定义数据的内容和格式。
【专题】深度学习期末复习资料（题库）
Pqf18064375973的博客
05-30 361
深度学习期末复习资料（题库）
正则化-深度学习
FJN110的博客
05-30 64
正则化参数（通常记作 λ\lambdaλ 或 α\alphaα）在机器学习中的作用是通过控制模型的复杂度来防止过拟合。
基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测
专注AI大模型,软件混淆,授权
05-29 103
本文提出了一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测。该模型通过多尺度卷积捕获不同时间尺度的局部特征，利用扩张卷积扩大感受野捕捉长期依赖，并借助LSTM处理序列数据的时序关系。文章详细介绍了模型架构、关键技术原理，并提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型定义、训练过程和评估方法。实验结果表明，该模型能有效提取时空特征，在金融、气象、交通等领域具有广泛应用前景。代码实现完整且注释详尽，便于读者理解和使用。
深度学习实战110-基于深度学习的工业系统故障诊断技术研究（卷积网络+注意力机制模型）
微学AI的博客
05-30 201
工业系统故障诊断是确保现代工业设备安全稳定运行的关键技术环节。随着工业自动化和智能化水平的不断提高，传统故障诊断方法在应对日益复杂、多变的工业环境时显得力不从心。基于深度学习的故障诊断技术因其强大的特征学习能力和自适应性，已成为当前研究的热点和工业应用的前沿。本文将探讨一种融合卷积神经网络(CNN)和注意力机制的深度学习模型，用于工业系统故障诊断，包括项目背景、系统架构、技术原理、数据样例以及相关代码实现。
【深度学习相关安装及配环境】Anaconda搭建虚拟环境并安装CUDA、cuDVV和对应版本的Pytorch，并在jupyter notebook上部署
m0_51403396的博客
05-31 717
本文详细介绍了在Windows系统下配置CUDA开发环境的完整流程。内容包括：1)通过nvidia-smi命令查看当前CUDA版本(12.8)；2)从NVIDIA官网下载并安装对应版本的CUDA Toolkit，12.0及以上版本会自动配置环境变量；3)下载安装cuDNN库并测试验证；4)使用conda创建Python 3.11虚拟环境；5)在虚拟环境中安装PyTorch并验证GPU可用性；6)将PyTorch环境集成到Jupyter Notebook中。整个过程涵盖了从软件下载、安装配置到环境测试的各个环
SCNN(Spatial CNN) 模型学习记录
kiki5862的博客
05-29 963
SCNN是一种专为车道线检测设计的神经网络架构，通过在特征图的空间维度上进行四方向（上下左右）信息传播，有效捕捉车道线的长距离空间依赖关系。其核心模块将特征图沿不同方向拆分为切片，通过类似RNN的逐行/列传播机制，结合1D卷积和残差连接增强空间上下文建模能力。相比传统CNN的局部感受野，SCNN在保持特征图形状不变的前提下显著提升了细长、连续目标的检测性能，尤其适用于交通场景中的车道线识别任务。该方法已应用于多项实际工程并在相关竞赛中取得优异表现。
Python打卡第38天
2503_90353953的博客
05-27 439
了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片。
北斗导航 ｜ 接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度
尘世冰封的专栏
05-31 306
机器学习（特别是深度学习）为提升RAIM性能提供了强大工具，主要在特征工程、复杂模式学习、时间序列建模、多故障识别、风险概率估计和自适应能力方面超越传统方法。通过结合先进的ML/DL技术，可以显著提高故障卫星检测和识别的精度、鲁棒性和可靠性，尤其是在传统方法表现不佳的复杂环境中。尽管面临数据、实时性、可解释性和认证等挑战，ML/DL增强的RAIM是未来高精度、高完好性导航（如自动驾驶、航空精密进近）的关键发展方向。研究和工程实践正在努力克服这些挑战，推动该技术走向实际应用。
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