【YOLOv8改进】HAT(Hybrid Attention Transformer,)混合注意力机制 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO系列的改进方法和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出的Hybrid Attention Transformer (HAT)结合通道注意力和窗口自注意力，激活更多像素以提升图像超分辨率效果。通过交叉窗口信息聚合和同任务预训练策略，HAT优化了Transformer在低级视觉任务中的性能。实验显示，HAT在图像超分辨率任务上显著优于现有方法。模型结构包含浅层和深层特征提取以及图像重建阶段。此外，提供了HAT模型的PyTorch实现代码。更多详细配置和任务说明可参考相关链接。
【YOLOv8改进】MPDIoU：有效和准确的边界框损失回归函数 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出了一种新的边界框回归损失函数MPDIoU，它基于最小点距离，能更好地处理不同宽高比的预测框，包含重叠、中心点距离和尺寸偏差的全面考虑。MPDIoU损失函数在YOLACT和YOLOv7等模型上的实验显示了优于现有损失函数的性能。此外，还介绍了WIoU_Scale类用于计算加权IoU，以及bbox_iou函数实现不同IoU变体的计算。详细实现和配置可在相应链接中查阅。
面试官：说说Netty的核心组件？
Netty 核心组件是指 Netty 在执行过程中所涉及到的重要概念，这些核心组件共同组成了 Netty 框架，使 Netty 框架能够正常的运行。
Netty 核心组件包含以下内容：
1. 启动器 Bootstrap/ServerBootstrap
2. 事件循环器 EventLoopGroup/EventLoop
3. 通道 Channel
4. 通道处理器 ChannelHandler
5. 通道管道 ChannelPipeline
这些组件的交互流程如下：
![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/92791/1716