XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高速目标
海军系统 - 军事讨论
多种先进的电子支援系统。这些系统包括小型惯性导航系统，可实现长时间水下作战和不浮出水面的武器使用，以及新的自动化战斗信息管理系统，可控制所有类型的武器系统，包括导弹和鱼雷发射器，并方便指挥官决策。部署的导弹系统射程为 220 公里，可提高高速目标攻击概率，成功进行潜艇/舰艇交战，增强敌人反击下的作战稳定性（无需穿透敌人的海军和空降防线），并提高沿海作战的安全性（无需穿越水雷危险区）。该潜艇能够对具有强大点防御的目标进行导弹攻击。
基于RFACONV和TRIPLET的注意自主驾驶图像检测的优化
Yolov8由于其高速目标检测，精确的识别和定位以及多个平台的多功能兼容性，在自主驾驶领域中起着至关重要的作用。通过实时处理视频流或图像，yolov8迅速准确地确定了诸如车辆和行人在公路上的障碍，为自主驾驶系统提供了必要的视觉数据。此外，Yolov8支持各种任务，包括实例细分，图像分类和态度估计，从而为自主驾驶提供了全面的视觉感知，最终提高了驾驶安全性和效率。认识到对象检测在自主驾驶场景中的重要性以及现有方法所面临的挑战，本文提出了一种整体方法来增强Yolov8模型。该研究引入了两个关键修改：C2F_RFACONV模块和三重态注意机制。首先，在方法论部分中详细阐述了所提出的修改。C2F_RFACONV模块替换了原始模块以提高特征提取效率，而三重态注意机制则增强了功能焦点。随后，实验过程描述了培训和评估过程，涵盖了培训原始的Yolov8，整合了修改的模块以及使用指标和PR曲线评估性能改进。结果证明了修饰的功效，改进的Yolov8模型表现出显着的性能提高，包括增加的MAP值和PR曲线的改善。最后，“分析”部分阐明了结果并将其归因于引入的模块。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。