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YOLOv11改进策略【卷积层】| SAConv 可切换的空洞卷积 二次创新C3k2

一、本文介绍

本文记录的是利用SAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型空洞卷积是一种在不增加参数量和计算量的情况下,通过在卷积核元素之间插入空洞来扩大滤波器视野的技术。并且为了使模型能够适应不同尺度的目标,本文利用SAConv将不同空洞率卷积结果进行结合,来获取更全面的特征表示,实现涨点。


专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址:YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点!

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、SAConv介绍
    • 2.1 设计出发点
    • 2.2 原理
    • 2.3 结构
    • 2.3 优势
  • 三、SAConv的实现代码
  • 四、创新模块
    • 4.1 改进点1
    • 4.2 改进点2⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改一
    • 5.2 修改二
    • 5.3 修改三
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1 模型改进版本一
    • 6.2 模型改进版本二⭐
http://www.lryc.cn/news/464518.html

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