YOLO11改进：block优化 | PKIBlock多尺度卷积核，助力小目标涨点 | CVPR2024 PKINet 遥感图像目标检测

摘要论文介绍摘要内容：论文提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），旨在通过结合空间注意力和通道注意力，提高各种下游视觉任务的性能。SCSA由可共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）两部分组成，通过整合多语义信息并有效引导通道再校准，实现了性能的提升。创新......

文章目录一个用于车辆检测的SAR图像数据集引言数据下载基本信息统计信息推理代码注释格式文件结构一个用于车辆检测的SAR图像数据集引言是一个专为车辆检测设计的合成孔径雷达（SAR）图像数据集。它使用了Ka、Ku和X波段的数据，旨在提供多样化的雷达频谱信息以支持更......

文章目录卫星图像中的目标检测：基于YOLOv8和DIOR数据集的实现项目结构引言目标数据集数据预处理模型训练与测试结论卫星图像中的目标检测：基于YOLOv8和DIOR数据集的实现项目结构完整的代码位于名为yolov8.ipynb`的JupyterNotebook中。所有模型训练和测试的结果......

YOLOv11在劳保用品检测中的应用：从原理到训练与部署YOLOv11在劳保用品检测中的应用：从原理到训练与部署(yolo11防护服/安全帽/安全鞋/反光衣/手套/劳保用品检测)一、YOLOv11简介及工作原理YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是目标检测领域中的一种快速且准确的实时检测方法。......

基于yolo11的海洋生物检测与计数系统（海参、海胆、扇贝、海星）......

摘要论文介绍本文介绍了一种名为DynamicHead的模块，该模块旨在通过注意力机制统一目标检测头部，以提升目标检测的性能。论文详细阐述了DynamicHead的工作原理，并通过实验证明了其在COCO基准测试上的有效性和效率。创新点DynamicHead模块的创新之处在于它首次尝试在一个统一......

本文来源公众号“极市平台”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：超越YOLO11和D-FINE！DEIM：最强实时目标检测算法极市导读本文介绍了一种改进的DETR目标检测框架DEIM，通过增加正样本数量和优化匹配质量的损失函数，显著加快了DETR模型的收敛速度，并在多个数据集上提升了性能，成......

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        在计算机视觉任务中，通道或空间注意力机制虽能提升特征表示效果，但通道维度缩减建模跨通道关系可能影响深度视觉表示提取。为解决此问题，本文提出高效多尺度注意力（EMA）模块，将部分通道重塑为批量维度，分组通道维度为多个子特征，使空间语义特征在各特征组内良好分布；除......