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2025年02月

• 02.07 21:32:52
  发表了文章 2025-02-07 21:32:52

  YOLOv11改进策略【小目标改进】| Shape-NWD：融合改进，结合Shape-IoU和NWD 更好地适应小目标特性

  YOLOv11改进策略【小目标改进】| Shape-NWD：融合改进，结合Shape-IoU和NWD 更好地适应小目标特性
• 02.07 21:32:00
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  YOLOv11改进策略【小目标改进】| 2024-TOP 自适应阈值焦点损失（ATFL）提升对小目标的检测能力

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• 02.07 21:30:56
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  YOLOv11改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解

  YOLOv11改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解
• 02.07 21:29:53
  发表了文章 2025-02-07 21:29:53

  YOLOv11改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务

  YOLOv11改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务

  
• 02.07 21:29:01
  发表了文章 2025-02-07 21:29:01

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 PPA 并行补丁感知注意模块，提高小目标关注度

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 PPA 并行补丁感知注意模块，提高小目标关注度

  
• 02.07 21:27:46
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度

  
• 02.07 21:26:03
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度
• 02.07 21:25:07
  发表了文章 2025-02-07 21:25:07

  YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度

  YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度

  
• 02.07 21:24:02
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  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

  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

  
• 02.07 21:22:58
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  YOLOv11改进策略【SPPF】| AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互，在降低计算成本的同时提高模型的性能

  YOLOv11改进策略【SPPF】| AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互，在降低计算成本的同时提高模型的性能

  
• 02.07 21:22:08
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  YOLOv11改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化设计，提高计算效率

  YOLOv11改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化设计，提高计算效率

  
• 02.07 21:21:17
  发表了文章 2025-02-07 21:21:17

  YOLOv11改进策略【Head】| （独家改进）轻量化检测头：利用 EfficientNet 中的移动倒置瓶颈模块 MBConv 改进检测头

  YOLOv11改进策略【Head】| （独家改进）轻量化检测头：利用 EfficientNet 中的移动倒置瓶颈模块 MBConv 改进检测头

  
• 02.07 21:20:20
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  YOLOv11改进策略【Head】| （独家改进）结合 ICME-2024 中的PPA注意力模块，自研带有注意力机制的小目标检测头

  YOLOv11改进策略【Head】| （独家改进）结合 ICME-2024 中的PPA注意力模块，自研带有注意力机制的小目标检测头

  
• 02.07 21:19:25
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  YOLOv11改进策略【Head/分割头】| 结合CVPR-2024 中的DynamicConv 动态卷积 改进分割头, 优化模型（独家改进）

  YOLOv11改进策略【Head/分割头】| 结合CVPR-2024 中的DynamicConv 动态卷积 改进分割头, 优化模型（独家改进）
• 02.07 21:18:18
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  YOLOv11改进策略【Head】| AFPN渐进式自适应特征金字塔，增加针对小目标的检测头（附模块详解和完整配置步骤）

  YOLOv11改进策略【Head】| AFPN渐进式自适应特征金字塔，增加针对小目标的检测头（附模块详解和完整配置步骤）

  
• 02.07 21:17:24
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  YOLOv11改进策略【Head】| ASFF 自适应空间特征融合模块，改进检测头Detect_ASFF

  YOLOv11改进策略【Head】| ASFF 自适应空间特征融合模块，改进检测头Detect_ASFF

  
• 02.07 21:16:03
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  YOLOv11改进策略【Head】| 结合CVPR-2024 中的DynamicConv 动态卷积 改进检测头, 优化模型（独家改进）

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• 02.07 21:15:06
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  YOLOv11改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 （四个检测头）

  YOLOv11改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 （四个检测头）
• 02.07 21:13:48
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  YOLOv11改进策略【Head】| 引入RT-DETR中的RTDETRDecoder，替换检测头

  YOLOv11改进策略【Head】| 引入RT-DETR中的RTDETRDecoder，替换检测头

  
• 02.07 21:12:15
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  YOLOv11改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

  YOLOv11改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

  
• 02.07 21:11:20
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  YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题

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• 02.07 21:10:25
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  YOLOv11改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

  YOLOv11改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

  
• 02.07 21:08:46
  发表了文章 2025-02-07 21:08:46

  YOLOv11改进策略【Neck】| 替换RT-DETR中的CCFF跨尺度特征融合颈部结构，优化计算瓶颈与冗余问题

  YOLOv11改进策略【Neck】| 替换RT-DETR中的CCFF跨尺度特征融合颈部结构，优化计算瓶颈与冗余问题

  
• 02.07 21:07:44
  发表了文章 2025-02-07 21:07:44

  YOLOv11改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

  YOLOv11改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题
• 02.07 21:06:45
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  YOLOv11改进策略【Neck】| ArXiv 2023，基于U - Net v2中的的高效特征融合模块：SDI（Semantics and Detail Infusion）

  YOLOv11改进策略【Neck】| ArXiv 2023，基于U - Net v2中的的高效特征融合模块：SDI（Semantics and Detail Infusion）

  
• 02.07 21:05:49
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  YOLOv11改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample

  YOLOv11改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample

  
• 02.07 21:04:49
  发表了文章 2025-02-07 21:04:49

  YOLOv11改进策略【Neck】| 2023 显式视觉中心EVC 优化特征提取金字塔，对密集预测任务非常有效

  YOLOv11改进策略【Neck】| 2023 显式视觉中心EVC 优化特征提取金字塔，对密集预测任务非常有效
• 02.07 21:03:55
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  YOLOv11改进策略【Neck】| GFPN 超越BiFPN 通过跳层连接和跨尺度连接改进v11颈部网络

  YOLOv11改进策略【Neck】| GFPN 超越BiFPN 通过跳层连接和跨尺度连接改进v11颈部网络

  
• 02.07 21:02:54
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  YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度

  YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度

  
• 02.07 21:00:35
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  YOLOv11改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子

  YOLOv11改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子

  
• 02.07 20:59:48
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  YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

  YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

  
• 02.07 20:58:59
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  YOLOv11改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计

  YOLOv11改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计

  
• 02.07 20:57:52
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  YOLOv11改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 二次创新C3k2 改进颈部网络

  YOLOv11改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 二次创新C3k2 改进颈部网络

  
• 02.07 20:56:56
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| WIoU v3：针对低质量样本的边界框回归损失函数

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| WIoU v3：针对低质量样本的边界框回归损失函数
• 02.07 20:55:49
  发表了文章 2025-02-07 20:55:49

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu

  
• 02.07 20:54:43
  发表了文章 2025-02-07 20:54:43

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS，提升密集遮挡场景检测精度，包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS，提升密集遮挡场景检测精度，包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS
• 02.07 20:53:39
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度

  
• 02.07 20:52:51
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)
• 02.07 20:51:50
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
• 02.07 20:50:58
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)

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• 02.07 20:49:46
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6

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• 02.07 20:47:45
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

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• 02.07 20:46:30
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  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU，加强边界框回归的准确性

  YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU，加强边界框回归的准确性

  
• 02.07 20:45:18
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块 提高模型效率

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• 02.07 20:42:40
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像

  
• 02.07 20:41:29
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新C2PSA、C3k2

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新C2PSA、C3k2

  
• 02.07 20:39:07
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPR-2023 FSAS 基于频域的自注意力求解器 结合频域计算和卷积操作 降低噪声影响

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPR-2023 FSAS 基于频域的自注意力求解器 结合频域计算和卷积操作 降低噪声影响

  
• 02.07 20:38:14
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPRW-2024 分层互补注意力混合层 H-RAMi 针对低质量图像的特征提取模块

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPRW-2024 分层互补注意力混合层 H-RAMi 针对低质量图像的特征提取模块

  
• 02.07 20:37:15
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息

  
• 02.07 20:36:22
  发表了文章 2025-02-07 20:36:22

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| WACV-2021 Triplet Attention 三重注意力模块 - 跨维度交互注意力机制优化

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| WACV-2021 Triplet Attention 三重注意力模块 - 跨维度交互注意力机制优化