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YOLOv5独家原创改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合 | IEEE TIP 2024 浙大
💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。
💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟YOLOv5结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下…
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YOLOv8独家改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合， IEEE TIP 2024 浙大
🚀🚀🚀本文改进内容：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。 🚀🚀🚀适用性强，适用于小目标，低对比度场景，缺陷检测类项目涨点明显 🚀🚀🚀如何跟YOLOv8结合：将backbone和neck的特征融合，改…
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YOLOv7独家原创改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合 | IEEE TIP 2024 浙大
💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。
💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟YOLOv7结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下…
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基于YOLOv8的遥感小目标车辆检测，加入一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，助力遥感检测（1）
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了遥感小目标车辆检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
💡💡💡加入 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方…
二、显卡驱动--CGA设置
在之前的博客上说过地址空间并不是全部映射到内存上，还有一些外部设备，IA手册上的1MB以下地址空间分布如下图所示。 我们都知道CPU访问外设有两种方式：IO与内存统一编址 和IO与内存独立编址，一般来说，外设中控制读写的端口都是独立编址，即用in/out指令控制，而外设中的存…
的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大)
Yolov8-pose关键点检测： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大
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RT-DETR算法优化改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大
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💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟RT-DETR结合：魔改neck进行特征融合，增强各个尺度的特征提…
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YOLOv8-Seg改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合， IEEE TIP 2024 浙大
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CityEngine -- CGA语法学习
1、建模规则分为四类：标准规则、参数规则、条件规则与随机规则；将这些规则整合为函数，形成各类操作函数，常见的函数有：
extrude （挤拉） split（分割） comp（拆…
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YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大
💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。
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的混合融合助力缺陷检测（一）)
基于YOLOv10的光伏板缺陷检测算法，加入一种新颖的基于内容引导注意力(CGA)的混合融合助力缺陷检测（一）
💡💡💡本文内容：针对基基于YOLOv10的光伏板缺陷检测算法进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。 💡💡💡一种新颖的基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，IEEE TIP 2024…
CityEngine实践——常用cga文件解析系列（1）
ESRI发布了CityEngine2024.1版本，在以往的基础上增加了很多新的功能，而其核心的cga也增强了inline编辑。 打算做一个系列的技术博客，主要就是针对ESRI.lib和最新的Example_VCGA_Playground__2024_1中的cga文件的用法进行一个记录，…
CityEngine实践——常用cga文件解析系列（2）
上回书说到了：
3、RULES/COMPONENTS/MASSING/SUBURBAN_BLOCK
DETACHED_HOUSES.CGA ROWHOUSES.CGA SEMI_DETACHED_HOUSES.CGA 4、RULES/COMPONENTS/MASSING/URBAN_BLOCK
MONOBLOCK.CGA PERIMETER_8_SHAPE.CGA PERIMETER_MULTIPART.CGA 这个cga挺有意思，…
YOLO11改进-注意力-引入级联组注意力机制(Cascaded Group Attention, CGA）
在 Vision Transformers 面临计算成本高、推理速度慢的背景下，级联组注意力（CGA）机制应运而生，它通过将输入特征拆分为不同部分输入各注意力头计算自注意力并级联输出，解决了多头自注意力中注意力头冗余导致的计算效率低下问题，减少了计算资源浪费，提高了注意力图的多样…
City Engine CGA 规则包
City Engine CGA 规则包 CityEngine的目录结构基本规则开始编写简单的拉伸建筑创建变量动态修改高度控制GUI界面中Rule的高度变化范围拆分建筑六面建筑物贴图建筑分层 shape的理解常用的函数数据处理函数数据处理函数重要常量 实例CGA 的高级用法各样的屋顶 辅助工具Model Hier…
CGA建模教程——形状语法（建筑群）
本教程是使用CityEngine的CGA进行建筑建模的进阶教程。 原文链接：http://desktop.arcgis.com/en/cityengine/latest/tutorials/tutorial-8-mass-modeling.htm
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1、L型和U型建筑
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CGA步态数据库数据
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上图是该文件内容的截图。 下载链接：http://www.clinicalgaitanalysis.com/data/ 在上图【SpeedAllSummary.xls】这个文件里。
CGA建模教程——高级多边形建模（交互式）
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CGA建模教程——形状语法（基础篇）
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