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2025年02月

• 02.04 20:37:39
  发表了文章 2025-02-04 20:37:39

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3：基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3：基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型

  
• 02.04 20:36:29
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  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型

  YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型

  
• 02.04 20:35:17
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  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet，高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度

  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet，高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度
• 02.04 20:33:59
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  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-L !!! 最新的发文热点

  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-L !!! 最新的发文热点

  
• 02.04 20:32:37
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  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-B !!! 最新的发文热点

  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-B !!! 最新的发文热点
• 02.04 20:31:18
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  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点

  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点

  
• 02.04 20:30:03
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  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制

  YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制
• 02.04 20:28:41
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ECCV-2024 Histogram Transformer 直方图自注意力 适用于噪声大，图像质量低的检测任务

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ECCV-2024 Histogram Transformer 直方图自注意力 适用于噪声大，图像质量低的检测任务

  
• 02.04 20:27:40
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ICCV-2023 iRMB 倒置残差移动块 轻量化的注意力模块

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ICCV-2023 iRMB 倒置残差移动块 轻量化的注意力模块

  
• 02.04 20:26:35
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形自注意力 动态关注目标区域

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形自注意力 动态关注目标区域

  
• 02.04 20:24:23
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新C2PSA）

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新C2PSA）

  
• 02.04 20:23:18
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像中的噪声干扰

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像中的噪声干扰

  
• 02.04 20:22:17
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C3k2)

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• 02.04 20:21:01
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合，充分发挥两者优势

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合，充分发挥两者优势
• 02.04 20:18:30
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2024 Single-Head Self-Attention 单头自注意力

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2024 Single-Head Self-Attention 单头自注意力

  
• 02.04 20:17:19
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能

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• 02.04 20:16:02
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2021 Bottleneck Transformers 简单且高效的自注意力模块

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2021 Bottleneck Transformers 简单且高效的自注意力模块

  
• 02.04 20:14:44
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2024 AssemFormer 结合卷积与 Transformer 优势，弥补传统方法不足

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• 02.04 20:13:28
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  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用

  YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用

  
• 02.04 20:12:16
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题

  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题

  
• 02.04 20:09:53
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT，增强空间信息的感知能力

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• 02.04 20:08:38
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标

  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标

  
• 02.04 20:07:32
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）
• 02.04 20:06:22
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）

  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）

  
• 02.04 20:04:53
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式

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• 02.04 20:03:26
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力

  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力

  
• 02.04 20:02:16
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  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合

  YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合

  
• 02.04 20:00:54
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新

  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新

  
• 02.04 19:59:44
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| 2024最新轻量级自适应提取模块 LAE 即插即用 保留局部信息和全局信息

  YOLOv11改进策略【卷积层】| 2024最新轻量级自适应提取模块 LAE 即插即用 保留局部信息和全局信息

  
• 02.04 19:58:50
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点

  YOLOv11改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点

  
• 02.04 19:57:45
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2021 多样分支块DBB，替换传统下采样Conv 含二次创新C3k2

  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2021 多样分支块DBB，替换传统下采样Conv 含二次创新C3k2

  
• 02.04 19:56:36
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| RCS-OSA 通道混洗的重参数化卷积 二次创新C3k2

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• 02.04 19:55:24
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  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

  
• 02.04 19:54:21
  发表了文章 2025-02-04 19:54:21

  YOLOv11改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv，关注感受野空间特征 助力yolov11精度提升

  YOLOv11改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv，关注感受野空间特征 助力yolov11精度提升

  
• 02.04 19:52:35
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2024 利用DynamicConv 动态卷积 结合C3k2进行二次创新,提高精度

  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2024 利用DynamicConv 动态卷积 结合C3k2进行二次创新,提高精度
• 02.04 19:50:54
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| NeurIPS-2022 ParNet 即插即用模块 二次创新C3k2

  YOLOv11改进策略【卷积层】| NeurIPS-2022 ParNet 即插即用模块 二次创新C3k2

  
• 02.04 19:49:47
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| AKConv： 具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核

  YOLOv11改进策略【卷积层】| AKConv： 具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核

  
• 02.04 19:48:43
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对C3k2进行二次创新

  YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对C3k2进行二次创新

  
• 02.04 19:47:30
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| SAConv 可切换的空洞卷积 二次创新C3k2

  YOLOv11改进策略【卷积层】| SAConv 可切换的空洞卷积 二次创新C3k2

  
• 02.04 19:45:54
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| HWD，引入`Haar小波变换`到下采样模块中，减少信息丢失

  YOLOv11改进策略【卷积层】| HWD，引入`Haar小波变换`到下采样模块中，减少信息丢失

  
• 02.04 19:44:25
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| GnConv：一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作

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• 02.04 19:42:32
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积，改进C3k2

  YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积，改进C3k2

  
• 02.04 19:40:57
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化C3k2

  YOLOv11改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化C3k2

  
• 02.04 19:39:37
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新

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• 02.04 19:37:35
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）

  YOLOv11改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）
• 02.04 19:34:53
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2023 SCConv 空间和通道重建卷积：即插即用，减少冗余计算并提升特征学习

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• 02.04 19:31:20
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2024 PKI Module 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标

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• 02.04 18:55:56
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  YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2023 部分卷积 PConv 轻量化卷积，降低内存占用

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2025年01月

• 01.15 09:59:42
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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

  
• 01.15 09:55:55
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  YOLOv11改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化设计，提高计算效率

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