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YOLOv11改进策略【卷积层】| GnConv:一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作

一、本文介绍

本文记录的是利用GnConv优化YOLOv11的目标检测方法研究。YOLOv11在进行目标检测时,需要对不同层次的特征进行融合。GnConv可以考虑更高阶的空间交互,能够更好地捕捉特征之间的复杂关系,从而增强特征融合的效果,提高模型对目标的检测能力。


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、HorNet原理介绍
    • 2.1、GnConv设计原理
    • 2.2、GnConv计算公式
    • 2.3、优势
  • 三、GnConv的实现代码
  • 四、创新模块
    • 4.1 改进点⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改ultralytics/nn/modules/block.py
    • 5.2 修改ultralytics/nn/modules/__init__.py
    • 5.3 修改ultralytics/nn/modules/tasks.py
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1 模型改进⭐
  • 七、成功运行结果

http://www.kler.cn/a/348944.html

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