【他山之石】超图计算+目标检测，性能新SOTA！清华发布Hyper-YOLO：用超图捕捉高阶视觉关联

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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ Hyper-YOLO是一种新型目标检测方法，通过超图计算增强了特征之间的高阶关联，提升了检测性能，尤其在识别复杂场景下的中小目标时表现更出色。 YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域中的主流方法，以其高效性和实时性而著称。然而，现有的YOLO模型在处理跨层特征融合和复杂的高阶特征关系时存在局限，无法充分捕捉跨位置和跨尺度的复杂特征关联。 为了解决这一难点，清华大学提出了Hyper-YOLO：一种基于超图计算的目标检测方法。Hyper-YOLO首次将超图计算集成到目标检测网络， ………………………………