YOLOv11改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPF
一、本文介绍
本文记录的是利用焦点调制模块Focal Modulation改进YOLOv11的方法研究。Focal Modulation利用深度可分离卷积层实现的焦点语境化来编码从短到长范围的视觉语境，通过门控聚合有选择性地为每个查询标记收集语境到调制器中，并利用逐元素仿射变换将调制器注入查询，优化了对视觉任务中标记交互的建模能力，提高模型性能。
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
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文章目录
- 一、本文介绍
- 二、Focal Modulation结构详解
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- 2.1 设计出发点
- 2.2 原理
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- 2.2.1 从自注意力到焦点调制
- 2.2.2 上下文聚合
- 2.2.3 焦点调制操作
- 2.3 结构
- 2.4 优势
- 三、FocalModulation模块的实现代码
- 四、修改步骤
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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⭐