YOLOv11改进策略【卷积层】| RCS-OSA 通道混洗的重参数化卷积 二次创新C3k2
一、本文介绍
本文记录的是利用RCS-OSA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。RCS-OSA的全称为Reparameterized Convolution based on channel Shuffle - One - Shot Aggregation，即基于通道混洗的重参数化卷积 - 一次性聚合。优势在于RCS模块的重复堆叠确保了特征的重用，并增强了相邻层特征之间不同通道的信息流，从而可以提取更丰富的特征信息，并降低了内存访问成本。本文将深入分析RCS-OSA模块的特点，结合YOLOv11，实现精准涨点。
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、RCS-OSA介绍
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- 2.1 原理
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- 2.1.1 OSA模块
- 2.1.2 RCS模块
- 2.2 结构
- 2.3 优势
- 三、RCSOSA的实现代码
- 四、创新模块
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- 4.1 改进点1⭐
- 4.2 改进点2⭐
- 五、添加步骤
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- 5.1 修改一
- 5.2 修改二
- 5.3 修改三