尺度

基于人体骨架动作识别的神经信息处理技术（2 相关工作-2.4提高信号质量）

3)捕获时间模式提取多尺度特征

路由跳变·2025-07-03 18:21

遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用

以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。

科研的力量·2025-07-01 18:59

番外篇 | SEAM-YOLO：引入SEAM系列注意力机制，提升遮挡小目标的检测性能

2）多尺度特

小哥谈·2025-06-29 16:00

医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】

该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度

拉勾科研工作室·2025-06-28 19:54

OpenCV计算机视觉实战（12）——图像金字塔与特征缩放

2.1应用场景2.2实现过程3.图像融合实例3.1应用场景3.2实现过程小结系列链接0.前言图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示，不仅能提升计算效率，还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征

AI technophile·2025-06-25 09:57

清风数学建模个人笔记--模糊综合评价

）灰性（灰色系统）模糊性（模糊数学）二、分类：偏小型：年轻、小、冷中间型：中年、中、暖偏大型：年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法（1）模糊统计法（设计调查问卷，不推荐，主观性最弱）（2）借助已有的尺度

fvdj0·2025-06-25 03:16

深入研究YOLO算法改进中的注意力机制

注意力机制可以细分为通道注意力、空间注意力、自注意力、多尺度注意力和位置感知注意力等类型，每种类型的注意力机制都旨在优化模型对图像特征的理解和处理。

周立-ric·2025-06-25 01:03

通义万相2.1技术深度解析

，其核心架构包含以下模块：多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器（768维嵌入）改进型图像编码器（EfficientNet-B7+自注意力）扩散主干网络改进型U-Net架构（128层残差块）多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训

accurater·2025-06-24 20:52

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。

Limiiiing·2025-06-23 13:54

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

传统仿真方法面临以下挑战：计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；跨尺度建模困难：

百态老人·2025-06-22 13:11

基于高性能的光频域反射（OFDR）分布式光纤传感解决方案

其中，光频域反射技术（OFDR,OpticalFrequencyDomainReflectometry），凭借其超高的空间分辨率和灵敏度，成为微尺度测量与结构微变监测中的关键技术手段。

上海锟联科技·2025-06-21 22:08

YOLOv11 改进策略：利用 MPDIoU 增强边界框回归的准确性

YOLOv11改进策略：利用MPDIoU增强边界框回归的准确性引言目标检测中的边界框回归质量直接影响模型的检测精度，特别是在复杂背景和多尺度目标场景下。

鱼弦·2025-06-21 08:12

基于Python+OpenCV实现SIFT

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换）是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子

2301_79809972·2025-06-21 02:02

Code Coverage

市场上主要代码覆盖率工具：EmmaCoberturaJacocoClover(商用)这里简单介绍一下Jacoco覆盖率的概念：Jacoco包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含：指令级（Instructions

ROBIN-KING·2025-06-20 17:28

基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取

通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写，代码实现了一个基于SVM（支持向量机）和SIFT（尺度不变特征变换

no_work·2025-06-20 17:57

YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。

Limiiiing·2025-06-20 15:17

机器学习赋能多尺度材料模拟：前沿技术会议邀您共探

本次前沿技术会议聚焦“机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计”，旨在为科研人员与工程师搭建一个深度交流与学习的平台。

m0_75133639·2025-06-20 09:30

pp-ocrv5中的改进-跨阶段特征融合（CSP-PAN）以及在 Neck 部分引入 CSP-PAN后为何就能解决小文本漏检问题？

PAN是目标检测中用于融合不同尺度特征图的主流方法之一，其核心思想是：自顶向下（Top-down）：将深层（

·2025-06-19 16:28

YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块（SPCI）：遥感目标检测的注意力增强模型详解

然而，遥感目标检测面临三大难题：尺度剧变：目标尺寸从几米到几百米不等（如飞机vs油罐）密集分布：港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰：自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异

清风AI·2025-06-18 22:24

如何数据的永久保存？将信息以加密电磁波形式发射至太空实现永久保存的可行性说明

其作为“宇宙时间胶囊”的“永久性”概念在严格意义上无法实现，仅能在有限时间尺度内（数千至数万年）提供一种脆弱且低概率的保存途径

大千AI助手·2025-06-18 17:48

matlab appcoef函数,matlab小波分析工具箱常用函数

1.Cwt:一维连续小波变换格式：coefs=cwt(s,scales,'wavename')coefs=cwt(s,scales,'wavename','plot')scales:尺度向量，可以为离散值

柳编·2025-06-17 00:12

YOLOv3 正负样本划分详解

YOLOv3在YOLOv2的基础上引入了多尺度预测和更精细的AnchorBoxes匹配策略，使得正样本的选择更加合理，提高了模型的召回率和定位精度。

要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

CNN中的感受野

它决定了神经元处理信息的空间尺度，直接影响网络对局部细节和全局语义的捕捉能力。以下是其详细解析：一、定义与核心概念基本定义感受野是特征图上单个像素点

AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

YOLOv8新突破：FASFFHead多尺度检测的极致探索

文章目录一、引言：YOLO检测头的演进与挑战二、FASFFHead核心设计原理2.1多尺度特征增强架构2.2自适应空间特征融合（ASFF）机制三、FASFFHead完整实现3.1网络结构定义3.2特征融合模块实现四

向哆哆·2025-06-16 00:34

大规模复杂变电站巡检机器人分层路径规划

摘要为解决大规模、存在可变障碍物的复杂变电站环境下的自主导航问题，设计一个变电站运动规划框架，包括建立变电站地图、动态避障与局部路径规划、可变障碍物比对及判断，并提出一种基于层次搜索空间尺度的HHA*路径规划方法

罗伯特之技术屋·2025-06-15 20:38

YoloV8改进策略：Block改进|MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025

3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取

AI智韵·2025-06-15 17:24

计算机视觉与深度学习｜低照度图像增强算法综述（开源链接，原理，公式，代码）

低照度图像增强算法综述1算法分类与原理1.1传统方法1.2深度学习方法2核心算法详解2.1多尺度Retinex(MSRCR)实现2.2SCI自校准光照学习2.3自适应伽马校正2.4WaveletMamba

单北斗SLAMer·2025-06-15 00:27

DenoDet：SAR 图像目标检测

、环境监测、军事侦察等二、SAR图像上目标检测的挑战散斑噪声干扰（specklenoise）：SAR是一个相干成像系统，其图像本质上包含不可避免的散斑噪声，会叠加在目标上针对散斑噪声的传统解决办法：多尺度特征表示

码上奶茶·2025-06-13 02:07

图像处理 | 基于matla的多尺度Retinex(MSR)和自适应直方图均衡化(CLAHE)算法联合的低照度图像增强（附代码）

低照度图像增强1、算法原理2、代码实现3、关键步骤说明‌4、效果5、扩展建议6、原图7、结果1、算法原理2、代码实现functionenhanced_img=MSR_CLAHE_Enhancement(img_path)%读取图像img=imread(img_path

单北斗SLAMer·2025-06-12 18:10

当微型AI机器人来敲门：一个关于未来权力、战争与人类命运的思考

设想一下，如果有一天，AI机器人不仅能像人类一样灵活，甚至能缩小到肉眼难以察觉的微米、纳米尺度，并能无孔不入、变化多端，那世界会变成什么样？

深海科技服务·2025-06-12 08:23

5个常用的主干网络模型

5个常用的主干网络模型在深度学习行业中，目标检测是一大类应用，网络主要由三部分结构组成，主干网络、颈部网络、检测头，它们在网络中分别扮演者提取特征、二次处理特征（一般是融合、多尺度提取）、提取目标信息（

思绪漂移·2025-06-11 20:10

【深度学习解惑】NAS（神经架构搜索）是否能自动发现 Inception 类似的多分支结构？已有哪些工作验证？

目录核心命题与验证NAS发现多分支结构的原理关键验证工作与实验代码实现范式挑战与未来方向参考文献1.核心命题与验证核心命题：“NAS能否在不预设先验的情况下，自动发现类似Inception的多尺度并行结构

云博士的AI课堂·2025-06-11 16:42

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet

传统方法主要依赖卷积神经网络（CNN），尤其是U-Net及其变体，通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然

w1ndfly·2025-06-11 09:20

nnUNet V2修改网络——加入MultiResBlock模块

MultiResBlock是MultiResUNet中核心组件之一，旨在解决传统U-Net在处理多尺度医学图像时的局限性。

w1ndfly·2025-06-11 09:20

SIFT 全面解析：原理、实现与应用

SIFT，全称为Scale-InvariantFeatureTransform（尺度不变特征变换），是一种用于图像特征检测和描述的经典算法。

Hello.Reader·2025-06-11 01:20

经典算法研究（1）：SIFT算法1

高斯金字塔构建步骤如何描述尺度空间？构建差分高斯金字塔尺度空间的连续性下一个八度的第一幅图像如何确定前言学习sift算法记录一、Sift算法原理介绍尺度不变

乔qiao·2025-06-11 01:49

独家首发！低照度环境下YOLOv8的增强方案——从理论到TensorRT部署

传统低照度增强方法局限性1.2深度学习-based方法进展二、Retinexformer网络原理2.1Retinex理论回顾2.2Retinexformer创新架构2.2.1光照感知Transformer2.2.2多尺度

向哆哆·2025-06-09 05:16

【Block总结】MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|AAAI 2025

1论文信息FBRT-YOLO（FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection）是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架，发表于AAAI2025。论文针对航拍场景中小目标检测的核心难题展开研究，重点解决小目标因分辨率低、背景干扰多导致的定位困难，以及现有方法在实时性与精度间的失衡问题。航拍图像目标检测是无人机、遥感监测等应用的关键

AI浩·2025-06-09 05:43

计算机视觉与深度学习｜基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法总结

基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南图像特征提取与匹配基于MATLAB的图像特征提取与匹配算法全面指南一、图像特征提取基础特征类型分类二、点特征提取算法1.Harris角点检测2.SIFT(尺度不变特征变换

单北斗SLAMer·2025-06-07 21:29

cnn卷积神经变体

CNN（卷积神经网络）在计算机视觉领域取得了巨大成功，其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。

MYH516·2025-06-07 05:07

开源量子模拟引擎：Quantum ESPRESSO本地部署教程，第一性原理计算轻松入门！

一、介绍QuantumESPRESSO是一个用于电子结构计算和纳米尺度材料建模的开源计算机代码集成套件，专门用于进行第一性原理（第一性原理）计算，涵盖了电子结构、晶体学和材料性能的模拟。

算家计算·2025-06-05 00:00

2025——》NumPy中的np.logspace使用/在什么场景下适合使用np.logspace？NumPy中的np.logspace用法详解

1.NumPy中的np.logspace使用：在NumPy中，np.logspace函数用于生成对数尺度上等间距分布的数值序列，适用于科学计算、数据可视化等需要对数间隔数据的场景。

明—猿·2025-06-03 07:28

【目标检测】backbone究竟有何关键作用？

backbone的核心在于能为检测提供若干种感受野大小和中心步长的组合，以满足对不同尺度和类别的目标检测。

猫天意·2025-06-03 00:07

【目标检测】检测网络中neck的核心作用

2.neck决定了head的数量，进而潜在决定了不同尺度样本如何分配到不同的head，这一点可以看做是将整个网络的多尺度目标学习的负担，分散到了多个层级的特征图上。

猫天意·2025-06-02 23:32

什么是多尺度分解

1.什么是多尺度分解为什么要分解？直观地讲，信号或特征序列往往同时包含“低频信息”（整体趋势）和“高频信息”（细节或噪声）。

frostmelody·2025-06-02 16:03

MultiPatchFormer改进|爆改模型|涨点|使用TiDE中的MLP结构替换半自动回归的线性层（附代码+修改教程）

一、本文介绍MultiPatchFormer是一种的基于Transformer的模型，用于多元时间序列预测使用多尺度时间嵌入来捕捉不同尺度的时间相关性，包括一个通道编码器来建模输入序列之间的关系并捕捉交互作用

ThePPP_FTS·2025-06-01 23:12

[yolov11改进系列]基于yolov11引入迭代注意力特征融合iAFF的python源码+训练源码

【iAFF介绍】1.IAFF（迭代注意力特征融合）iAFF通过引入多尺度通道注意力模块和迭代融合，更好的整合不同尺度和语义不一致的特征，有效解决特征融合问题，提高目标检测的精度。

FL1623863129·2025-06-01 15:06

[yolov11改进系列]基于yolov11引入可切换空洞卷积SAConv模块python源码+训练源码

可切换空洞卷积）原理与优点详解一、SAConv的核心原理SAConv（SwitchableAtrousConvolution）是一种创新的卷积模块，旨在解决传统空洞卷积（DilatedConvolution）在多尺度目标检测中的局限性

FL1623863129·2025-06-01 15:35

基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测

本文将介绍一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测，并提供完整的代码实现和详细讲解。

非著名架构师·2025-05-30 12:05

顶会新热门：小波变换×Transformer，效率翻倍的AI图像去噪神奇组合

2024深度学习发论文&模型涨点之——小波变换+Transformer小波变换与Transformer的结合主要探讨如何利用小波变换的多尺度特性来增强Transformer在处理信号和图像数据时的表现。

YunTM·2025-05-29 06:52

推荐频道

尺度