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张小明 2026/1/19 20:44:46
网站代码 上传 wordpress 空间,推广方案设计,滕州市建设网站,六安品牌网站建设电话前言 本文介绍Mamba YOLO,为图片物体识别提供了“又快又准”的新方案。传统CNN架构运行快但难以捕捉远距离关联物体,Transformer架构精度高但计算量呈平方级增长,而SSM虽计算量为线性级且能抓全局关联,但用于图片识别时细节定位不准。为此,Mamba YOLO做了三项关键优化:引…前言本文介绍Mamba YOLO,为图片物体识别提供了“又快又准”的新方案。传统CNN架构运行快但难以捕捉远距离关联物体,Transformer架构精度高但计算量呈平方级增长,而SSM虽计算量为线性级且能抓全局关联,但用于图片识别时细节定位不准。为此,Mamba YOLO做了三项关键优化:引入ODMamba骨干网络,解决自注意力的二次复杂度问题,且无需预训练;设计ODMamba宏观结构确定最佳阶段比例和缩放大小;采用多分支结构的RG块建模通道维度,解决SSM在序列建模中的不足。在COCO数据集测试中,其小版本推理时间达1.5毫秒,mAP提高7.5%。文章目录: YOLOv11改进大全:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLOv11改进专栏介绍
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