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YOLOv11改进，YOLOv11添加SAConv可切换空洞卷积，二次创新C3k2结构

article 2024/12/5 4:21:16

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摘要

作者提出的技术结合了递归特征金字塔和可切换空洞卷积，通过强化多尺度特征学习和自适应的空洞卷积，显著提升了目标检测的效果。
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理论介绍

空洞卷积（Atrous Convolution）是一种可以在卷积操作中插入“空洞”来扩大感受野的技术，更有效地捕捉到图像中的大范围上下文信息。可切换空洞卷积（SAC）则通过自适应地切换不同的空洞率，使得模型能够灵活地根据特定场景调整卷积的感受野，从而更好地处理不同大小的目标。SAConv结构如下（摘自论文）
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理论详解可以参考链接：论文地址
代码可在这个链接找到：代码地址

下文都是手把手教程，跟着操作即可添加成功

目录

  • 摘要
  • 理论介绍
  • 🎓一、YOLOv11原始版本代码下载
    • 🍀🍀1.YOLOv11模型结构图
    • 🍀🍀2.环境配置
  • 🎓二、SAConv代码
  • 🎓三、添加方法
    • 🍀🍀1.在modules目录下添加第二章的代码
    • 🍀🍀2.在__init__.py文件导入
    • 🍀🍀3.在tasks.py文件进行注册
  • 🎓四、yaml文件修改
    • <

http://www.kler.cn/a/420215.html

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