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2025年02月

• 02.07 20:56:56
  发表了文章 2025-02-07 20:56:56

  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
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  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
  发表了文章 2025-02-07 20:50:58

  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

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

  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
• 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

  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
• 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
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  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

  
• 02.07 20:35:08
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICCV2023 聚焦线性注意力模块 Focused Linear Attention 聚焦能力与特征多样性双重提升，含二次创新

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICCV2023 聚焦线性注意力模块 Focused Linear Attention 聚焦能力与特征多样性双重提升，含二次创新
• 02.07 20:33:52
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块（含C2PSA二次创新）

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块（含C2PSA二次创新）

  
• 02.07 20:32:35
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 同时融合通道、空间、局部信息和全局信息的新型注意力

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 同时融合通道、空间、局部信息和全局信息的新型注意力

  
• 02.07 20:31:36
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示

  
• 02.07 20:30:32
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

  
• 02.07 20:29:41
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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 20:28:51
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| NAM注意力 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| NAM注意力 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力

  
• 02.07 20:27:59
  发表了文章 2025-02-07 20:27:59

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| EMA注意力 即插即用模块，提高远距离建模依赖

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| EMA注意力 即插即用模块，提高远距离建模依赖

  
• 02.07 20:26:38
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互

  
• 02.07 20:25:49
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块

  
• 02.07 20:24:54
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息

  
• 02.07 20:23:54
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用

  
• 02.07 20:22:52
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  YOLOv11改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例

  YOLOv11改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例

  
• 02.07 20:21:47
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  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制

  YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制

  
• 02.07 20:19:33
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  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

  
• 02.04 21:02:24
  发表了文章 2025-02-04 21:02:24

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| EMO：ICCV 2023，结构简洁的轻量化自注意力模型

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| EMO：ICCV 2023，结构简洁的轻量化自注意力模型

  
• 02.04 21:00:58
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型

  
• 02.04 20:59:59
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2，含模型详解和完整配置步骤

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2，含模型详解和完整配置步骤

  
• 02.04 20:59:12
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

  
• 02.04 20:58:14
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛

  
• 02.04 20:57:27
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构

  
• 02.04 20:56:30
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络

  
• 02.04 20:55:34
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet，超级精简高效的轻量化模块

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet，超级精简高效的轻量化模块
• 02.04 20:54:29
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注

  
• 02.04 20:53:19
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络：VanillaNet

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络：VanillaNet

  
• 02.04 20:47:07
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块

  
• 02.04 20:46:01
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
• 02.04 20:44:46
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2：利用远距离注意力增强廉价操作

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2：利用远距离注意力增强廉价操作

  
• 02.04 20:43:52
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
• 02.04 20:42:41
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块，获取局部和全局信息

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块，获取局部和全局信息

  
• 02.04 20:41:34
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 使用 MoblieOne 模块，引入结构重参数化，提高模型检测效率

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 使用 MoblieOne 模块，引入结构重参数化，提高模型检测效率
• 02.04 20:40:31
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2，通过通道划分构建高效网络

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2，通过通道划分构建高效网络
• 02.04 20:39:04
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换轻量化骨干网络：ShuffleNet V1

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