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前言 本文介紹了新型視覺適配器微調(diào)方法Mona，并將其集成到Y(jié)OLOv11中。傳統(tǒng)全參數(shù)微調(diào)成本高、存儲負擔重且有過擬合風險，現(xiàn)有PEFT方法性能落后。Mona僅調(diào)整5%以內(nèi)的骨干網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，在多個視覺任務(wù)中超越全參數(shù)微調(diào)。其核心亮點包括參數(shù)效率高、性能突破和即插即用。適配器模塊…

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前言 本文介紹了用于多任務(wù)低光圖像恢復的DarkIR模型中的DBlock，并將其集成到Y(jié)OLOv11。DBlock部署在模型解碼器階段，負責圖像去模糊、提升細節(jié)銳度及上采樣。它遵循Metaformer架構(gòu)，由擴張空間注意力模塊（Di - SpAM）和門控前饋網(wǎng)絡(luò)（GatedFFN）構(gòu)成。Di - SpAM通過多尺度擴…

一：主要的知識點 1、說明 本文只是教程內(nèi)容的一小段，因博客字數(shù)限制，故進行拆分。主教程鏈接：vtk教程——逐行解析官網(wǎng)所有Python示例-CSDN博客 2、知識點紀要 本段代碼主要涉及的有①ICP模型配準，②配準結(jié)果的檢測…

前言 本文介紹了MambaOut模型，并將其集成到Y(jié)OLOv11中。MambaOut由新加坡國立大學團隊提出，旨在驗證Mamba架構(gòu)中狀態(tài)空間模型（SSM）在視覺任務(wù)中的必要性。它移除了Mamba塊中的SSM模塊，僅保留基礎(chǔ)的門控CNN結(jié)構(gòu)。研究認為Mamba更適合長序列和自回歸任務(wù)，圖像分類無需Mamba…