YOLO26优化:loss优化 | SlideLoss,解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
💡💡💡本文改进:SlideLoss,解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题,并使用有效感受野的信息来设计Anchor。SlideLoss| 亲测在多个数据集能够实现涨点,对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。《YOLO26魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:链接:YOLO26魔术师【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【b

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💡💡💡本文解决什么问题:新的partial convolution(PConv),通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征。 PConv和C3k2 结合 | 轻量化的同时在数据集并有小幅涨点; 💡💡💡小目标数据集,涨点近两个点,强烈推荐 改进结构图1: 改进结构图2…

2026/7/8 14:53:27 阅读更多 →
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2026/7/6 20:36:07 阅读更多 →

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