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8个月前更新
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交叉注意力机制在YOLO目标检测优化中的应用：结合余弦退火学习率调度的实战解析
在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）因其高效性和准确性而被广泛采用。然而，随着任务复杂性的提升，如何优化 YOLO 算法以实现更高的性能成为研究热点。本文探讨了交叉注意力机制与余弦退火学习率调度在 YOLO 优化中的结合，提供了一种高效的实战方案...
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11个月前更新
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YOLOv8模型持久化与版本控制：管理模型生命周期的高效方法
在深度学习领域，模型的持久化和版本控制对于确保模型的稳定性、可复用性和可追踪性至关重要。本文将详细介绍如何使用Ultralytics YOLOv8进行模型持久化，并展示如何通过版本控制工具管理模型的生命周期。
YOLOv8模型持久化
模型持久化是指将模型的状态保存到...
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