YOLOv11改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
一、本文介绍
本文记录的是利用SPD-Conv优化YOLOv11的目标检测网络模型。在利用SPD-Conv在进行下采样特征图时保留了所有信息，避免了传统步长卷积和池化操作导致的细粒度信息丢失问题，从而使得神经网络能够学习到更有效的特征表示。在实际应用中能够显著提高检测和分类的准确性，尤其是在处理小对象和低分辨率图像时表现更为突出。
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、SPD - Conv介绍
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- 2.1、SPD - Conv模块的设计原理
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- 2.1.1 SPD层
- 2.1.2 非步长卷积层
- 2.2、SPD - Conv模块的优势
- 三、SPDConv的实现代码
- 四、添加步骤
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- 4.1 修改一
- 4.2 修改二
- 4.3 修改三
- 五、yaml模型文件
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- 5.1 模型改进版本⭐