2026 04 2月 卷积神经网络 2026/2/4 01:00:23 如何在CNN中实现多尺度特征融合 提升目标检测与语义分割任务的精度 2026-02-04 Zhao Hong 27 次阅读 本文介绍了在卷积神经网络（CNN）中实现多尺度特征融合以提升目标检测与语义分割任务精度的方法。详细阐述了多尺度特征融合的原理，如跳跃连接和特征金字塔网络等具体实现方式，并给出了PyTorch实现示例。同时分析了该技术在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等场景的应用，探讨了其优缺点及注意事项。掌握这些内容，能帮助开发者更好地利用多尺度特征融合技术提升模型性能。 CNN object detection Semantic Segmentation Multi-scale feature fusion FPN
2026 31 1月 卷积神经网络 2026/1/31 03:06:32 基于CNN的目标检测模型 YOLO、SSD与Faster R-CNN的性能对比与选型 2026-01-31 Yang Wei 38 次阅读 本文详细对比了基于CNN的目标检测模型YOLO、SSD与Faster R - CNN的性能。介绍了它们的原理、优缺点、应用场景，并给出了选型建议。YOLO速度快但精度低，SSD在精度和速度间平衡，Faster R - CNN精度高但速度慢。还提及使用这些模型的注意事项，帮助读者根据具体需求选择合适的目标检测模型。 SSD CNN object detection YOLO Faster R - CNN
2026 30 1月 卷积神经网络 2026/1/30 01:13:11 注意力机制在CNN目标检测中的应用方法 怎样提升小目标的识别准确率 2026-01-30 Zhang Jing 9 次阅读 本文详细探讨了注意力机制在CNN目标检测中提升小目标识别准确率的方法，包括通道注意力、空间注意力的实现原理，FPN改造策略，以及不同场景下的技术选型建议，并通过PyTorch代码示例展示具体实现方案。 Deep Learning CNN computer vision attention mechanism object detection