YOLOv8-Seg改进：特征融合篇 | GELAN（广义高效层聚合网络）结构来自YOLOv9
🚀🚀🚀本文改进：使用GELAN改进架构引入到YOLOv8 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.YOLOv9介绍 论文： ...
服务器部署测试环境回顾与改进建议
包。配置网络，挂载存储，确保数据迁移的顺利进行。导入Docker镜像，安装必要驱动。使用ipmitool进行功耗监控。创建一键测试脚本，自动化测试流程。拷贝并分析日志文件，输出统计数据。 遭遇的挑战与改进建议： 1.离线包缺失与GLIBC版本冲突： 问题：在尝试安装tmux时，发现离线包中缺少该工具。后从另一台机器下载，导致GLIBC版本不匹配，SSH服务无法启动。改进：预先在有外网环境下完整测试所有...
深度学习进阶：粒子群优化的改进与应用 | 提升模型性能的不二之选！
探索解空间，又能通过模拟智能行为来提高搜索效率，是解决复杂优化问题的有效工具。 不过，粒子群优化在实际应用中也存在一些局限性，比如有时会陷入局部最优解的问题。为了克服这一点，研究者们在算法中引入了各种改进策略，比如结合遗传算法的PSO-GA、基于EC的粒子群优化模型TKU-PSO等，以提高算法的探索能力和开发能力。 本文介绍15种粒子群优化算法的改进方案与应用实例，涉及卷积神经网络、自动驾驶等热门主题...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 全新的SOATA轻量化下采样操作ADown（参数量下降百分之二十，附手撕结构图）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v8n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总...
YOLOv8-Seg改进：卷积变体系列篇 | Shift-ConvNets，具有大核效应的小卷积核
🚀🚀🚀本文改进：Shift-ConvNets让小卷积核也能达到大卷积核效果，实现涨点 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.Shift-Conv原理介绍 摘要：近年来的研究表明，视觉变...
使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果（kNN）
tingDataMat, datingLabels = file2matrix('/content/drive/MyDrive/MachineLearning/机器学习/k-近邻算法/使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果/datingTestSet2.txt')datingDataMat array([[4.0920000e+04, 8.3269760e+00, 9.5395200e-01], [...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发RFAConv创新空间注意力和标准卷积运算 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入RFAConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 ...
YOLOv8改进 | Neck篇 | 当SDI碰上BiFPN形成全新的特征金字塔网络（全网独家创新）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络Bi-FPN形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。Bi-FPN无需过多介绍其作为经典的特征金字塔网络其效果一直以来都是非常的不错，其中Bi-FPN的劣势主要是时间过于久远，但是SDI是一种...
Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】
主要内容 部分代码 结果一览 下载链接 主要内容 该程序主要是对电力短期负荷进行预测，采用三种方法，分别是最小二乘支持向量机（LSSVM）、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测，有详实的文档资料，程序注释清楚，方便学习！ 部分代码 %C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选...