魔改

YOLO11改进-模块-引入星型运算Star Blocks当前网络设计中，“星型运算”（逐元素乘法）的应用原理未被充分探究，潜力有待挖掘。为解决此问题，我们引入 Star Blocks，其内部由 DW - Conv、BN、ReLU 等模块经星型运算连接，各模块有特定参数。同时揭示星型运算可将输入映射到高维非线性特征空间且无需拓宽网络。最终 StarNet 在紧凑结构和高效预算下实现了高性能与低延迟，有效提升了网络性能。本文考虑到YOLO目标检测的C3k2模块在特征融合的时候，高维非线性特征缺失，本文将Star Blocks与C3K2相结合，提出C3k2_Star

YOLO11改进-注意力-引入多尺度卷积注意力模块MSCAM如何在增强特征图的同时降低计算成本，以提升模型性能。基于此，MSCAM 模块采用了多尺度卷积注意力机制，通过 CAB、SAB 和 MSCB 三个子模块协同工作。CAB 利用自适应池化和卷积操作生成通道注意力权重，强调重要通道特征；SAB 借助池化和大核卷积获取空间注意力权重，明确特征图中的关键区域；MSCB 基于倒置残差块设计，进行多尺度深度卷积和通道混洗操作，有效增强特征并捕获多尺度上下文信息。这些方法的综合运用使得 MSCAM 在提升特征表示能力的同时，显著降低了计算成本，从而提升了模型整体性能。在y

YOLOv8模型改进第二十五讲添加基于卷积调制（Convolution based Attention）替换自注意力机制早期视觉识别模型主要基于 ConvNets（如 VGGNet、Inception 系列、ResNet 系列），它们通过堆叠构建块和金字塔架构聚合大感受野响应，但忽略了全局上下文信息建模。2020 年起，视觉 Transformer（ViTs）推动了视觉识别模型发展，在 ImageNet 分类及下游任务表现更好，其自注意力机制能建模全局依赖关系，不过在处理高分辨率图像时计算成本很高。因此作者设计了简化的自注意力机制——卷积调制。

机器学习是魔鬼

HelloMeme 上手即用教程HelloMeme是一个集成空间编织注意力的扩散模型，用于生成高保真图像和视频。它提供了一个代码库，包含实验代码和预训练模型，支持PyTorch和FFmpeg。用户可以通过简单的命令行操作来生成图像和视频。

YOLOv8模型改进第十七讲通道压缩的自注意力机制CRA在当今的计算机视觉领域，语义分割是一项关键任务，它能够为图像中的每个像素赋予类别标签，在自动驾驶、医学图像分析等众多领域都有着广泛的应用。然而，在实现高效且准确的语义分割过程中，我们面临着诸多挑战。其中，MetaFormer 架构在应用时存在自注意力计算效率低的问题，这在一定程度上限制了语义分割模型的性能提升。为了解决这个问题，研究人员提出了 CRA（Channel Reduction Attention）模块。CRA 模块带来了一种创新性的思路，它通过将查询和键的通道维度缩减为一维，实现了在考虑全局上下

鱼儿也有烦恼

PyTorch如何修改模型（魔改）对模型缝缝补补、修修改改，是我们必须要掌握的技能，本文详细介绍了如何修改PyTorch模型？也就是我们经常说的如何魔改。👍