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以下文章来源于微信公众号：未来先知 作者：小先知 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jw4LSy-f167dZ0X2M8VvmQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 在目标检测领域，Hyper-YOLO提出了一种创新方法。Hyper-YOLO引入超图计算，通过HGC-SCS框架捕捉高阶相关性，增强模型的语义和结构信息理解。通过MANet和HyperC2Net的协同作用，Hyper-YOLO在COCO数据集上显著超越了YOLOv8-N和YOLOv9-T。 作者提出了Hyper-YOLO，一种将超图计算集成到视觉特征中以捕捉高阶相关性的新目标检测方法。尽管传统YOLO模型强大，但它们在脖子设计上存在局限性，这限制了跨层次特征的集成和高级特征间关系的利用。 为了解决这些挑战，作者提出了Hypergraph Computation Empowered Semantic Collecting and Scattering（HGC-SCS）框架，该框架将视觉特征图转换为语义空间，并构建一个超图以进行高阶消
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