其实YOLO26不仅不劝退，还指明了方向。它主打的轻量化与边缘部署，正是YOLO转向落地实用的核心趋势，顺着这个方向做优化，容易踩中顶会痛点。而且YOLO的经典创新路径仍有大量空间，比如垂直领域应用、多模态融合、与新兴范式结合，这些方向实用性强，也受审稿人认可

论文 sam yolov8 yolo26 yolo11 2025-10-17 12:38  3

提出了卷积与注意力融合模块（CAFM），通过局部CNN特征与基于transformer的全局上下文集成，增强特征表达能力和上下文理解。引入了矩形校准模块（RCM），通过捕获水平和垂直上下文信息，提高空间定位精度，特别适用于侧面面部和手机等小物体检测。基于YOL

ko yolov8 rcm 11n 10n 2025-09-24 18:39  6

YOLO架构对于实时目标检测至关重要。然而，在无人驾驶飞行器（UAV）等资源受限的环境中部署它需要高效的迁移学习。尽管层冻结是一种常用技术，但各种冻结配置对当代 YOLOv8 和 YOLOv10 架构的具体影响仍未得到探索，特别是在冻结深度、数据集特征和训练动

gpu 内存 数据集 yolov8 uav 2025-09-26 10:01  6

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训练 模型 开源 web yolov8 2025-09-12 21:32  6