YOLO11改进-模块-引入混合结构模块Mix Structure Block 提高多尺度、小目标在图像去雾领域，传统的基于卷积神经网络（CNN）和 Transformer 的方法存在局限性。CNN 方法大多存在感受野不足的问题，限制了单个像素在神经网络中的参考范围，部分考虑大感受野的 CNN 方法又忽略了图像的多尺度特性；Transformer 方法虽有全局建模能力和大感受野，但参数数量庞大，训练成本高。同时，以往去雾网络中的注意力机制设计未充分考虑雾气分布的不均匀性，现有方法往往单独设计像素注意力模块和通道注意力模块，不能很好地编码大气光 A 和介质传输图 t (x)。为解决这些问题，提出 Mix