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融合注意力机制的目标检测算法
• 背景与架构设计：针对复杂场景下目标易受噪声干扰及尺度多变等痛点，基于 YOLOv5 进行代码级重构，创新性提出
并行嵌入架构。
• 核心技术：在主干网络 Backbone 与特征融合层 Neck 间并行嵌入 CBAM、CA 及 CAtt 模块，以白盒视角对高层语义
特征进行全局筛选与重加权，精准抑制冗余噪声。
• 实验与验证：基于 SIMD 与 PASCAL VOC 数据集开展消融实验并用 Grad-CAM 热力图可视化验证。证实该架构有效
提升了模型综合检测性能，明确各注意力机制适用边界（CBAM 显著拉升整体平均精度，CA 有效提升小目标召回率，
CAtt 在多样化场景下大幅增强特征聚焦效果）。
图像雾霾化数据增强算法
• 算法设计：旨在提升目标检测模型在复杂视觉条件下的鲁棒性，设计了模拟物理光照衰减的图像雾霾化数据增强算法。
• 底层渲染：将图像映射至 HSV 色彩空间，基于像素点与随机雾霾中心的欧式距离构建非线性透射率衰减模型，对亮度
通道进行自适应加权融合，渲染出逼真的模拟雾霾干扰样本。
• 模型微调：依托该算法设计特定目标数据集，并对 YOLOv8 预训练模型微调，有效提升了模型在恶劣视觉环境下对特
定目标的检测精确度与召回率。
分布式高可用云存储平台（前端）
• 平台搭建：主导前端开发，基于 Vue3 与 Element-Plus 构建响应式高效用户界面。独立完成基于 Token 鉴权登录系统
及支持自定义有效期和提取码的私密文件分享链路。
• 核心模块：深入文件传输核心模块研发，实现大文件切片上传、断点续传及文件 MD5 校验，配合实时进度条优化传输
体验。在文件管理模块中，通过处理后端二进制流实现多类型文件无损下载。
• 性能优化：采用 Promise.all 重构批量文件信息拉取的异步调度机制，保证高并发请求下数据渲染的顺序一致性与前
端页面的流畅交互。