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开源项目实战学习之YOLO11:12.6 ultralytics-models-tiny_encoder.py

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ultralytics-models-sam

    • 1.sam-modules-tiny_encoder.py
    • 2.数据处理流程
    • 3.代码架构图(类层次与依赖)

在这里插入图片描述

  • blocks.py
    • 定义模型中的各种模块结构 ,如卷积块、残差块等基础构建模块。
  • decoders.py
    • 用于实现模型的解码部分,在很多架构中负责将特征映射转换为期望的输出形式,比如图像分割中的分割结果输出。
  • encoders.py
    • 实现模型的编码部分,主要作用是对输入数据(如图像)进行特征提取和编码,将原始数据转换为更抽象的特征表示 。
  • memory_attention.py
    • 涉及注意力机制相关代码,注意力机制用于让模型在处理数据时聚焦于重要部分,此文件可能结合记忆相关机制,提升模型对关键信息的捕捉和利用能力。
http://www.xdnf.cn/news/12810.html

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