ervices 的首席开发倡导者，在软件行业构建和扩展应用程序方面拥有20年的工作经验。她热衷于设计能够充分利用云并拥抱DevOps文化的系统。最近她发表了一篇博文，带来了一个AWS Lambda重大改进：扩展速度提升了 12 倍！ 1、Lambda函数更新，扩展速度倍增 现在，AWS Lambda 的扩展速度提高了 12 倍。每个同步调用的 Lambda 函数现在每 10 秒扩展 1000 个并发执...

一、本文介绍 本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结...

  💡💡💡本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点        收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/c...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开...

1.单例模式说明 在整个软件的运行过程中，让整个类有且只有一个实例化对象存在于整个进程中。 是最简单的一个设计模式，然后再项目开发中也是使用最广的。 2.使用单例模式的优点 1.节省资源：再整个软件的运行过程中，只有一个实例化对象，不用重新分配新的堆空间。 2.数据的传递:由于单例只会创建一个实例化对象，比如有一个在停车场对你的车辆进行计费的程序。但是计费需要多个步骤，这样每个步骤调用的都是同一个单例...

   💡💡💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample  💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.30...

    💡💡💡本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample  💡💡💡在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。  RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DE...

 💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。   RT-DETR魔术师专栏介绍： https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨...

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ODConv2全维动态卷积，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          2.3 步骤三...

 💡💡💡本文独家改进：1）基于GSConv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体，保证轻量级的同时实现涨点，2）同时结合Bottleneck，设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点，同时跟yolov5s进行参数量对比： parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 ...