改进专题

YOLOv9全网最新改进系列：：YOLOv9完美融合双卷积核（DualConv）来构建轻量级深度神经网络,目标检测模型有效涨点神器！！！

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PHP 7中新的Hashtable实现和性能改进

PHP 7中新的Hashtable实现和性能改进这篇文章是翻译自nikic的最新大作，我从他的blog中学到了很多东西。这篇文章貌似是他半年多来发的第一篇文章，文章主要是讲PHP 7中的新的Hashtable的实现，Hashtable是PHP中非常核心的部分，数组就是基于此实现的，而数组在PHP中的使用是如此之频繁，所以一个好的Hashtable的实现必然会带来性能的极大提升，从文章来

[思考记录]问题也是发现和改进自身的契机

这次xx产品新版本的试点项目上出现了升级后被迫回退版本的情况。其主要原因是新版本的登录模块引入了一个新的组件依赖，需要安装较新版本的 vc_redist 组件后才能正常使用。然而，这个问题在测试和发版阶段并未被发现，直到用户环境中才体现出来。就导致了用户环境中部分操作系统不满足这个要求，需要手工安装后才能解决。由于涉及的客户端数量较多，逐个手工检查和安装显然是不合理的，因此最终决定回退版本

FMEA存在的五个主要不足及改进措施——FMEA软件

免费试用FMEA软件-免费版-SunFMEA 在制造业和产品设计领域，失效模式与影响分析（Failure Modes and Effects Analysis，简称FMEA）被广泛运用，用于预防潜在的设计或制造缺陷。然而，尽管FMEA在风险管理方面发挥了重要作用，但它并非完美无缺。本文将深入探讨FMEA存在的五个主要不足，并提出相应的改进措施，帮助读者更好地理解和应用这一工具。第一，FM

剖析物理污染防治设计乙级资质申报失败的主要原因及改进建议

物理污染防治设计乙级资质申报失败可能由多种原因引起，以下是一些常见的原因及相应的改进建议：主要原因技术人员配置不达标：企业未能满足资质标准中对专业技术人员的数量、职称、执业资格等方面的要求。改进建议：增加或调整技术人员结构，确保拥有足够数量的注册环保工程师、高级工程师等，并保持他们的执业资格有效。可以通过招聘、挂靠或内部培训提升团队资质。申请材料不全或不准确：提交的申请材料可能缺失关

jvm的堆分析的方式以及改进

jdk提供了jmap的方式获取jvm堆的对象，可以说极大的解决了oom的问题分析，下面我们说说这个方式的问题以及优化方式。常规解决方式直接用jmap获取或者在jvm参数里加上dump参数。我们可以获取堆的dump。进行分析的时候我们可以看到什么对象占用多大的空间，以此可以分析出我们是堆空间不够导致的问题还是说是内存泄漏。在java中内存不够或者内存泄漏，是一个逻辑问题，例如我的缓存过大导致oom

改进YOLOv5，YOLOv5+CBAM注意力机制

目录 1. 目标检测模型 2. YOLOv5s 3. YOLOv5s融合注意力机制 4. 修改yolov5.yaml文件 5. ChannelAttentionModule.py 6. 修改yolo.py 1. 目标检测模型目标检测算法现在已经在实际中广泛应用，其目的是找出图像中感兴趣的对象，并确定对象的类别和位置。本文将目标检测算法分为传统的技术和

OGG几何内核-网格化的改进

OGG社区于4月19日发布了OGG 1.0 preview版本。相对于OCCT 7.7.0有很多改进，目前在持续研究中。最近测试了一下网格化，确实有很好的改进。对比展示如下：几何内核： OGG 1.0 preview 几何内核：OCCT 7.7.0 采用OCCT几何内核做CAE的，可以考虑尽早测试，并迁移到OGG几何内核。而且，按目前的情况来看OGG版本演进有可能加速。

YOLOv5改进 | 注意力机制 | 通道和空间的双重作用的CBAM注意力机制

在深度学习目标检测领域，YOLOv5成为了备受关注的模型之一。本文给大家带来的是通道和空间的双重作用的CBAM注意力机制。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。专栏地址：YOLOv5改进+入门——持续更新各种有效涨点方法目

计算机视觉——基于改进UNet图像增强算法实现

1. 引言在低光照条件下进行成像非常具有挑战性，因为光子计数低且存在噪声。高ISO可以用来增加亮度，但它也会放大噪声。后处理，如缩放或直方图拉伸可以应用，但这并不能解决由于光子计数低导致的低信噪比（SNR）。短曝光图像受到噪声的影响，而长曝光可能会引起模糊，通常也不切实际。已经提出了各种去噪、去模糊和增强技术，但在极端条件下，如夜间视频速率成像，它们的有效性是有限的。有物理手段可以增加低光照下

【YOLO改进】换遍MMDET主干网络之EfficientNet（基于MMYOLO）

EfficientNet EfficientNet是Google在2019年提出的一种新型卷积神经网络架构，其设计初衷是在保证模型性能的同时，尽可能地降低模型的复杂性和计算需求。EfficientNet的核心思想是通过均衡地调整网络的深度（层数）、宽度（每层的通道数）和分辨率（输入的图像尺寸）这三个维度，以实现模型的性能最大化。具体来说，EfficientNet使用了一个复合缩放方法（com

苍穹外卖项目---------收获以及改进(9-12)

①Spring Task-------实现系统定时任务概念：应用场景：使用步骤：实现订单超时和前一天派送中的订单的自动任务处理： @Component@Slf4jpublic class Mytask {@Autowiredprivate OrderServiceimpl orderServiceimpl;/*** 处理订单超时的任务*/@Sch

【强化学习-Mode-Free DRL】深度强化学习如何选择合适的算法？DQN、DDPG、A3C等经典算法Mode-Free DRL算法的四个核心改进方向

【强化学习-DRL】深度强化学习如何选择合适的算法？引言：本文第一节先对DRL的脉络进行简要介绍，引出Mode-Free DRL。第二节对Mode-Free DRL的两种分类进行简要介绍，并对三种经典的DQL算法给出其交叉分类情况；第三节对Mode-Free DRL的四个核心（改进方向）进行说明。第四节对DQN的四个核心进行介绍。 DRL的发展脉络 DRL沿着Mode-Based和Mode

如何在一个Spring工程下使用多数据源配置的改进实现

笔者在实际应用中遇到需要在一个项目工程里，通过不同的DAO操作不同的数据库下的某个数据表，原来使用的方法是，在Spring的配置文件applicationContext.xml里配置两个dataSource,然后配置两个abstractSessionFactory对应这两个dataSource，再配置两个sessionFactory对应这两个abstractSessionFactory，接着配置

【YOLO改进】换遍MMDET主干网络之Pyramid Vision Transformerv2（PVTv2）（基于MMYOLO）

Pyramid Vision Transformer v2（PVTv2） Pyramid Vision Transformer v2（PVTv2）是在PVTv1的基础上进行改进的一种深度学习模型，它同样结合了Transformer架构和金字塔结构，旨在提供更强大的特征表示和更好的性能。 PVTv2的主要改进包括：降低计算复杂度：通过引入线性复杂度注意层（Linear Complexity

番外篇 | YOLOv8改进之利用SCINet解决黑夜目标检测问题 | 低照度图像增强网络

前言：Hello大家好，我是小哥谈。自校正照明网络（Self-Calibrating Illumination Network, SCINet）是一种基于深度学习的图像照明算法，可以自动分析图像的内容并根据图像内容自动优化照明。SCINet是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。SCINet引入了自校正模块，用于减少计

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发UIB轻量化模块

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UIB，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

YOLOv5独家原创改进：通用倒瓶颈（UIB）搜索块结合C3二次创新 | 轻量化之王MobileNetV4

💡💡💡创新点：轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%，手机推理速度 3.8ms，原地起飞！最主要创新：引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一个统一且灵活的结构，它融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）以及一种新颖的额外深度可分（ExtraDW）变体技术。 💡💡💡如何跟YOLOv5结合：替代YOLOv8的C3

微震是指岩体由于在人为扰动或自然原因下受力变形，发生破裂过程中能量积聚而释放的弹性波或应力波。微震信号具有信噪比低、不稳定性、瞬时性和多样性等特点。因此，在任何损坏之前都会出现微小的裂缝，这种微小的裂缝是由岩层中应力和应变的变化引起的。应力和应变发生变化后，会以弹性能量释放的形式产生弹性波，并能被传感器接收。因此，利用微震监测技术在不同空间方位上布设的传感器接收到岩体产生的弹性波信息，对波形事件信

YOLOv5改进 | 独家创新篇 | 利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3（全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3，其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络，其是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点，采用了通用反向瓶颈（UIB，也就是本文利用的结构）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。我将其用于C3的二次创新在V5n

YOLOv5-7.0改进（一）MobileNetv3替换主干网络

前言本篇博客主要讲解YOLOv5主干网络的替换，使用MobileNetv3实现模型轻量化，平衡速度和精度。以下为改进的具体流程~ 目录一、改进MobileNetV3_Small 第一步：修改common.py,新增MobileNetV3 第二步：在yolo.py的parse_model函数中添加类名第三步：制作模型配置文件第四步：验证新加入的主干网络二、改进Mobil

番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块（来源于YOLO-MS） | 轻量化网络结构

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLO-MS是一种基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法，它利用多尺度特征图提取和融合的方式来检测不同尺度的物体。YOLO-MS在准确率和速度方面都有很好的表现，特别适用于实时场景下的物体检测。在YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块，其基本原理在于提高实时目标检测器的多尺度特征表示能力。MSBlock

YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制

一、本文介绍这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f（全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f，其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络，其是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点，采用了通用反向瓶颈（UIB，也就是本文利用的结构）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。我将其用于C2f的二次创新在V8

YOLOv8改进CBAM注意力机制

1,CBAM介绍 CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。它由Sanghyun Woo等人在2018年的论文[1807.06521] CBAM: Convolutional Block Attention Module (arxiv.org)中提出。CBAM的主要目标是通过在CNN中引入通道注意

YOLOv9全网最新改进系列：YOLOv9完美融合标准化的注意力模块NAM，高效且轻量级的归一化注意力机制，助力目标检测再上新台阶！

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