《YOLO11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新（更新日期24.10.12）：
【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】
【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】
【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】
【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】
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定期向订阅者提供源码工程，配合博客使用
YOLO11魔术师专栏
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💡💡💡为本专栏订阅者提供创新点改进代码，改进网络结构图，方便paper写作！！！
💡💡💡适用场景：红外、小目标检测、工业缺陷检测、医学影像、遥感目标检测、低对比度场景
💡💡💡适用任务：所有改进点适用【检测】、【分割】、【pose】、【分类】等
💡💡💡全网独家首发创新，【自研多个自研模块】，【多创新点组合适合paper 】！！！
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包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU优化、block优化&多层特征融合、 轻量级网络设计、24年最新顶会改进思路、原创自研paper级创新等
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💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLO8、YOLOv10、YOLO11等各个YOLO系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 ！！！
💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！
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目录如下：
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☁️☁️☁️原创自研模块
🏆🏆🏆多组合点优化
💡💡💡注意力机制
🌰 🌰 🌰主干篇
🏆🏆🏆neck优化
🍅🍅🍅卷积魔改
✨✨✨block&多尺度融合结合
💡💡💡损失&IOU优化
🌟🌟🌟上下采样优化
🏆🏆🏆轻量化改进
🚀🚀🚀小目标性能提升
⭐ ⭐ ⭐写作必备
🌰 🌰 🌰SPPF & Detect改进
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☁️☁️☁️原创自研模块
1. 新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF
🏆🏆🏆多组合点优化
💡💡💡注意力机制
2.EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力，效果优于ECA、CBAM、CA
3.新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测
4.轻量级自注意力机制CoordAttention | CVPR2021
5.SKAttention注意力，自适应地调整其感受野大小，效果优于SENet
7.双重注意力机制DoubleAttention，有效地捕获图像中不同位置和不同特征的重要性
8. SimAM（无参Attention），一种轻量级的自注意力机制
9.极化自注意力Polarized Self-Attention，一种更加精细的双重注意力机制
10.用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation
11. 动态稀疏注意力的双层路由方法BiLevelRoutingAttention | CVPR2023
12. 可变形自注意力Attention，暴力涨点 | 即插即用系列最新发表
13. 最新移动端高效网络架构 CloFormer，清华团队最新即插即用系列
14. 上下文锚点注意力（CAA） | CVPR2024 PKINet 遥感图像目标检测
15. 轻量级的 Mixed Local Channel Attention (MLCA)，加强通道信息和空间信息提取能力
16. 卷积和注意力融合模块(CAFMAttention) | 2024年最新成果
17. CAMixing:卷积-注意融合模块和多尺度提取能力 | 2024年最新成果
18. 一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测
19.注意力机制改进 | 并行化注意力设计（PPA）模块，红外小目标暴力涨点
22. 通道优先卷积注意力（Channel Prior Convolutional Attention，CPCA）| 中科院 发布
🍅🍅🍅卷积魔改
1.分布移位卷积（DSConv）,提高卷积层的内存效率和速度
2. AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，幸福涨点
3.大型分离卷积注意力模块，实现暴力涨点同时显著减少计算复杂性和内存
4. 可变形大核注意力，一种采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制
7. DCNv3算子，基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制 | CVPR2023
9. 动态卷积DynamicConv ，CVPR2024 ParameterNet
10. 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），实现暴力涨点 | ICCV2023
11. 新的partial convolution（PConv）结合C3k2 | CVPR2023
12. 可变形条带卷积(DSCN)，魔改轻量DCNv3二次创新
13. DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测
🌰 🌰 🌰主干篇
1. 一种极简的神经网络模型 VanillaNet,华为诺亚
2. EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 |ICCV2023
3. 轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%，手机推理速度 3.8ms，原地起飞！
4. 微软新作StarNet：超强轻量级Backbone | CVPR 2024
🏆🏆🏆neck优化
1. Gold-YOLO，遥遥领先，超越所有YOLO | 华为诺亚NeurIPS23
✨✨✨block&多尺度融合结合
1.分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS
2.ECVBlock即插即用的多尺度融合模块，助力小目标涨点
3.多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文
4. LSKblockAttention助力旋转目标检测，南开大学提出LSKNet：遥感旋转目标检测新SOTA
5. 一种新的路径融合GFPN：包含跳层与跨尺度连接 ，小目标到大目标一网打尽
7. 华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点
8. 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大
10. PKIBlock多尺度卷积核，优势无需膨胀，即插即用小目标涨点
11. RepViTBlock和C3k2进行结合实现二次创新 | CVPR2024清华RepViT
💡💡💡损失&IOU优化
1.一种新的Shape IoU，更加关注边界框本身的形状和尺度，对小目标检测也很友好
2.Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失，高效结合 GIoU, DIoU, CIoU，SIoU 等
3.Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU
4. 一种新的基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法，助力小目标涨点
5. 一种新的自适应阈值焦点损失函数loss，更多的注意力分配给目标特征
6. SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题
🌟🌟🌟上下采样优化
2.超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
🚀🚀🚀小目标性能提升
1.新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力小目标检测
2.用于微小目标检测的上下文增强和特征细化网络ContextAggregation
3.ECVBlock即插即用的多尺度融合模块，助力小目标涨点
4.超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测
5.一种新的Shape IoU，更加关注边界框本身的形状和尺度，对小目标检测也很友好
6.多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文
8. 一种新的路径融合GFPN：包含跳层与跨尺度连接 ，小目标到大目标一网打尽
11. 一种新的基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法，助力小目标涨点
12. 卷积和注意力融合模块(CAFMAttention) | 2024年最新成果
13. 新颖的多尺度前馈网络(MSFN) | 2024年4月最新成果
14. CAMixing:卷积-注意融合模块和多尺度提取能力 | 2024年最新成果
15. 一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测
17.注意力机制改进 | 并行化注意力设计（PPA）模块，红外小目标暴力涨点
18. 一种新的自适应阈值焦点损失函数loss，更多的注意力分配给目标特征
19. PKIBlock多尺度卷积核，优势无需膨胀，即插即用小目标涨点
22. 多头检测器提升小目标检测精度
🏆🏆🏆轻量化改进
1.分布移位卷积（DSConv）,提高卷积层的内存效率和速度
2. 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
3. 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22
4. 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22
5. 通用倒瓶颈（UIB）搜索块结合C3k2二次创新 | 轻量化之王MobileNetV4
6. 动态卷积DynamicConv ，CVPR2024 ParameterNet
7. 轻量级改进 | 逐元素乘法（star operation）二次创新，微软新作StarNet
☁️☁️☁️SPPF & Detect改进
1.多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文
2. 新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF
💡💡💡paper创新篇
⭐ ⭐ ⭐写作必备
☁️☁️☁️训练实战篇
1.YOLO11 全新发布！（原理介绍+代码详见+结构框图）
2. 解决创新点在自己数据集不涨点现象，通过EMA多尺度注意力举例阐述并提出解决方案
3. 多尺度卷积注意力（MSCA）在网络不同位置涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点
