【12】CNN-BIGRU- KDE采用了 CNN-BIGRU 结构，并使用了 KDE（核密度估计）来对模型的预测结果进行评估。 考虑了预测值的单点预测和区间预测，计算了不同置信区间下的区间覆盖率和区间平均宽度百分比等指标，用于评估模型的…

一、本文介绍 🔥🐉本文给大家介绍利用PTIM并行标记交互模块改进YOLO26网络模型。PTIM增强了长程依赖建模和全局上下文信息的捕捉，使得YOLO26在复杂背景和小目标检测中表现更为精准。PTIM通过在高度、宽度和通道维度上进行标记交互，提升了目标与背景的区分能力，特别是在…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用 TAB 模块改进 YOLO26 网络模型，可有效增强其对长距离依赖的建模能力，通过内容感知的 Token 聚合和组内/组间注意力机制，提升对小目标、遮挡目标及复杂背景下的检测精度。TAB 在训练阶段更新 token 中心，推理阶段无需额外计算，保持轻…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用CDFA对比驱动特征聚合模块改进YOLO26网络模型，做目标检测+分割任务，本质上是在 Neck/Head 的多层特征融合阶段引入“前景/背景对比驱动的局部注意力聚合”：它利用由 SID 解耦得到的前景特征 f_fg与背景特征 f_bg生成局部窗口（论文默认…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用DWM-MSA双窗口多尺度多头自注意力模块改进YOLO26 网络模型，在保持局部窗口计算高效性的基础上，通过双窗口多尺度注意力与跨窗口 shuffle 机制同时建模细粒度局部纹理和长程全局依赖，从而增强特征表达能力。小窗口有利于捕获小目标与边界…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍使用CAFM双分支交叉注意力融合模块改进YOLO26 网络模型，可以通过通道交叉注意力与空间注意力联合建模不同层级特征之间的依赖关系，实现更加精细和自适应的多尺度特征融合。相比传统的拼接或相加方式，CAFM 能够强化目标相关通道、抑制背景干…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍利用MFMSA多频多尺度注意力模块改进 YOLO26网络模型，可在原有多尺度特征融合基础上进一步联合建模频率与空间信息，通过多频通道注意力（MFCA）抑制背景噪声通道、增强目标相关频率响应，再结合多尺度空间注意力（MSSA）强化关键区域与边界结…

企业专利疑难问题全解——成都余行专利代理事务所一站式解决方案在创新驱动发展的时代，专利已成为企业核心竞争力的重要载体。然而，从专利申请到布局，从运营到维权，企业面临的疑难问题层出不穷。成都余行专利代理事务所作为算法服…