【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力
【YOLOv11改进 - 注意力机制】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力本项目提出了一种轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA) 模块，结合通道信息和空间信息，提升网络表达效果。基于此模块，开发了 MobileNet-Attention-YOLO (MAY) 算法，在 Pascal VOC 和 SMID 数据集上表现优异，mAP 分别提高了 1.0% 和 1.5%。MLCA 通过局部池化、一维卷积和信息融合，有效捕获局部和全局信息。项目代码和详细配置可在 GitHub 和 CSDN 获取。
文生图大模型
DALL·E 是由 OpenAI 开发的基于深度学习的图像生成模型，能够根据文本描述生成原创图像。从 2021 年初的 DALL·E 到 2022 年的 DALL·E 2，再到最新的 DALL·E 3，其功能不断升级，包括生成、扩展、修改图像及生成变体图像。DALL·E 3 在提示优化、清晰度和多风格支持方面进行了增强，广泛应用于定制图像生成、虚拟设定、产品设计和广告营销等领域。
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
超分辨率技术旨在提升图像或视频的清晰度，通过增加单位长度内的采样点数量来提高空间分辨率。基于深度学习的方法，如SRCNN、VDSR、SRResNet等，通过卷积神经网络和残差学习等技术，显著提升了图像重建的质量。此外，基于参考图像的超分辨率技术通过利用高分辨率参考图像，进一步提高了重建图像的真实感和细节。
使用 MediaSource 规范实现自适应流播放
【10月更文挑战第26天】通过以上步骤，就可以使用MediaSource规范实现自适应流播放，根据网络状况动态地调整播放的码率，为用户提供更流畅的观看体验。需要注意的是，实际应用中还需要处理更多的细节和错误情况，以确保播放的稳定性和可靠性。
flv 和 mp4 区别
【10月更文挑战第26天】FLV和MP4格式在容器格式、编码标准、视频质量、兼容性、流媒体支持以及编辑制作等方面都存在一定的区别。用户在选择使用哪种格式时，应根据具体的需求和应用场景来决定。如果注重网络流媒体播放和实时性，FLV格式可能更适合；如果追求更好的视频质量、广泛的兼容性和方便的编辑制作，MP4格式则是更好的选择。
RTMP 和 HLS 协议的优缺点
【10月更文挑战第26天】RTMP和HLS协议各有优缺点，在选择使用哪种协议时，需要根据具体的直播场景、观众群体、设备兼容性、服务器性能等因素进行综合考虑，以选择最适合的直播协议。
直播协议
【10月更文挑战第26天】不同的直播协议具有不同的特点和应用场景。在选择直播协议时，需要根据直播的需求、目标受众、网络环境等因素进行综合考虑，以选择最适合的直播协议，确保直播的流畅性、稳定性和高质量。