YOLOv11改进策略【卷积层】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
一、本文介绍
本文记录的是基于U-Net V2的YOLOv11目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换YOLOv11的骨干网络，UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块（SDI），能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域，增强对关键区域特征的提取，进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt_v2_b0、pvt_v2_b1、pvt_v2_b2、pvt_v2_b3、pvt_v2_b4和pvt_v2_b5六种模型，以满足不同的需求。
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、U-Net V2模型轻量化设计
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- 2.1 出发点
- 2.1 原理
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- 2.2.1 语义和细节融合原理
- 2.2.2 注意力机制原理
- 2.3 结构
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- 2.3.1 整体架构
- 2.3.2 SDI模块
- 2.4 优势
- 三、U-Net V2模块的实现代码
- 四、修改步骤
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- 5.1 修改一