YOLO26语义分割 下采样改进：全网首发--使用 EdgeLAWDS 改进 边缘感知自适应下采样 ✨
news2026/5/7 8:08:35
1. 工程简介 🚀本工程基于 Ultralytics 框架扩展，面向语义分割与 YOLO 系列模型改进实验。核心特点是通过切换yaml配置文件，即可快速完成不同网络结构的训练、对比与验证，无需为每个模型单独编写训练脚本。当前已支持的主要模型家族 🧩语义分割模型：UNet、UNet++、DeepLabV3+、DPT、FPN、PSPNet、MAnet、PAN、Linknet、UPerNet、SegformerYOLO 系列模型：YOLOv8、YOLOv10、YOLO11、YOLO12、YOLO262. 本工程的优势 ✨2.1 YAML 切换模型，统一训练入口 🔁本工程最大的优势是：只需替换ultralytics/cfg/models/...下的模型yaml，就可以在相同数据集、相同训练入口、相同评估流程下完成不同结构模型的对比实验。
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