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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

   

        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

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摘要论文介绍研究背景：神经网络量化是提升速度和降低内存使用量的常用方法，但无标记数据的量化问题受到的关注较少。研究目的：引入DSConv卷积算子，旨在生成更小且推理速度更快的神经网络，同时保持高精度。实验验证：在最流行的神经网络架构（ResNet、DenseNet、GoogLeNet、AlexNet

 

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摘要论文介绍VOLO模型概述：本文提出了一种名为VOLO的视觉识别模型，该模型旨在通过创新的注意力机制——前景器（Outlooker）来提高视觉识别的性能。VOLO模型在ImageNet等基准测试上取得了优异的结果。研究背景：传统的视觉Transformer（ViT）模型在全局依赖性建模上表现出色，但在将精

深入浅出KubernetesDeployment滚动更新策略在Kubernetes中，Deployment是管理无状态应用的一种重要资源类型，而滚动更新（RollingUpdate）是Deployment默认的升级方式。滚动更新通过逐步替换旧版本的Pod，确保应用升级时集群始终保持可用。而在这个过程中，Service的流量分

powershell配置0.结果展示1.配置输出符号functionPrompt{ $curdir="$(Get-Location)".Split("\")|Select-Object-Last1 return"⚡"+$curdir+"

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题解：/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/structListNode*deleteDuplicates(structListNode*head){intflag;//标记是否需要删除structListNode*dummy=(structList

有些情况下，单通道8位的数据精度无法支持我们的需求，就可以使用更多通道来实现更高精度的浮点数存储。其具体方法是将一个float类型的数据划分成多个部分，分别存储到不同的纹理颜色通道中。UnityCG.cginc实现代码inlinefloat4EncodeFloatRGBA(floatv){float4k

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