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本文记录的是利用SAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。空洞卷积是一种在不增加参数量和计算量的情况下，通过在卷积核元素之间插入空洞来扩大滤波器视野的技术。并且为了使模型能够适应不同尺度的目标，本文利用SAConv将不同空洞率卷积结果进行结合，来获取更全…一、本文介绍
本文记录的是利用SAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。空洞卷积是一种在不增加参数量和计算量的情况下，通过在卷积核元素之间插入空洞来扩大滤波器视野的技术。并且为了使模型能够适应不同尺度的目标，本文利用SAConv将不同空洞率卷积结果进行结合，来获取更全面的特征表示，实现涨点。 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 专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！ 文章目录 一、本文介绍二、SAConv介绍2.1 设计出发点2.2 原理2.3 结构2.3 优势 三、SAConv的实现代码四、创新模块4.1 改进点14.2 改进点2⭐ 五、添加步骤5.1 修改一5.2 修改二5.3 修改三 六、yaml模型文件6.1 模型改进版本一6.2 模型改进版本二⭐
