【YOLOv12改进trick】医学图像分割网络CMUNeXt引入YOLOv12中，增强全局上下文信息实现涨点，含创新点Python代码，方便发论文
🍋改进模块🍋：医学全卷积U型网络（CMUNeXtBlock）
🍋解决问题🍋：CMUNeXtBlock模块解决了在医学图像分割任务中，传统的卷积操作由于其局部性限制，难以有效提取全局上下文信息的问题。
🍋改进优势🍋：利用大卷积核和倒置瓶颈结构，提取全局上下文信息，同时保持卷积的归纳偏差，以实现高效、轻量级的医学图像分割
🍋适用场景🍋：医学图像分割、大尺度目标检测等
🍋思路来源🍋：2023《CMUNeXt: An Efficient Medical Image Segmentation Network based on Large Kernel and Skip Fusion》
目录
🔔🔔1.设计动机
🍉🍉2.医学全卷积U型网络（CMUNeXtBlock）模块优势
👍大卷积核的引入
👍倒置瓶颈结构
👍轻量级与高效性
👍适应医学图像特性
🏆🏆3.CMUNeXtBlock结构
🐸深度可分离卷积
🐸倒置瓶颈设计
🐸激活函数与归一化
🐸残差连接
👍👍4.将CMUNeXtBlock引入YOLOv12的python代码修改
🍂修改处一
🍂修改处二
🍂修改处三
🍂修改处四
👍👍5.成功训练后的网络结构截图
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