【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合DWRSeg二次创新C3k2_DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的结构和超参数，这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原来的单步方法分解为两个步骤：区域残差化-语义残差化。在这种方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简....
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的结构和超参数，这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原来的单步方法分解为两个步骤：区域残差化-语义残差化。在这种方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简....
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 GIRAFFEDET之GFPN ：广义特征金字塔网络，高效地融合多尺度特征
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在传统的目标检测框架中，通常采用从图像识别模型继承的主干网络来提取深层潜在特征，然后通过颈部模块融合这些潜在特征，以捕捉不同尺度的...
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