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。
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、HorNet原理介绍
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- 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
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- 4.1 改进点⭐
- 五、添加步骤
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- 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
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- 6.1 模型改进⭐
- 七、成功运行结果