yolov11

加权卷积算子：基于空间密度函数的 CNN 特征提取优化在深度学习中，卷积神经网络（CNNs）依赖标准卷积处理图像，但该操作对局部区域像素平等加权，未区分像素相对位置的语义贡献，限制了空间特征的精细化建模。为此，研究者提出加权卷积算子（Weighted Convolution Operator），通过引入空间密度函数，使网络能根据像素与中心位置的距离动态调整权重，强化关键区域特征提取，同时保持与现有 CNN 架构兼容且不增加可训练参数。

基于多头自注意力机制(MHSA)增强的YOLOv11主干网络—面向高精度目标检测的结构创新与性能优化深度学习在计算机视觉领域的快速发展推动了目标检测算法的持续进步。作为实时检测框架的典型代表，YOLO系列凭借其高效性与准确性备受关注。本文提出一种基于多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention, MHSA)增强的YOLOv11主干网络结构，旨在提升模型在复杂场景下的目标特征表达与全局感知能力。通过在主干网络关键层级引入MHSA模块，有效建模长距离依赖关系，增强语义信息融合效率。目标检测作为计算机视觉的核心任务，在智能监控、自动驾驶和图像检索等领域具有广泛应用。YOLO系列模型凭借

基于注意力机制与iRMB模块的YOLOv11改进模型—高效轻量目标检测新范式随着深度学习技术的发展，目标检测在自动驾驶、智能监控、工业质检等场景中得到了广泛应用。针对当前主流目标检测模型在边缘设备部署中所面临的计算资源受限和推理效率瓶颈问题，YOLO系列作为单阶段目标检测框架的代表，凭借其高精度与高速度的平衡优势，在工业界具有极高的应用价值。然而，YOLOv11等最新版本在追求更高精度的过程中，往往引入了更大规模的网络结构，限制了其在嵌入式或移动端设备上的部署能力。为此，本文提出一种基于YOLOv11的改进型轻量化目标检测架构，该模型融合了多尺度注意力机制(Multi-Scale

计算机视觉——对比YOLOv12、YOLOv11、和基于Darknet的YOLOv7的微调对比目标检测领域取得了巨大进步，其中 YOLOv12、YOLOv11 和基于 Darknet 的 YOLOv7 在实时检测方面表现出色。尽管这些模型在通用目标检测数据集上表现卓越，但在 HRSC2016-MS（高分辨率舰船数据集）上对 YOLOv12 进行微调时，却面临着独特的挑战。

YOLO11改进——融合BAM注意力机制增强图像分类与目标检测能力深度学习在计算机视觉领域的应用取得了显著进展，尤其是在目标检测（Object Detection）和图像分类（Image Classification）任务中。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效的单阶段检测框架和卓越的实时性能，成为目标检测领域的研究热点。然而，随着应用场景的复杂化和多样化，如何进一步提升模型在复杂背景下的鲁棒性（Robustness）、小目标检测（Small Object Detection）能力以及特征表达能力（Feature Representatio

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

用自己的数据训练yolov11目标检测官网：https://github.com/ultralytics/ultralytics?tab=readme-ov-file 提示：以停车场空位检测公开数据集示例，可直接运行本人打包代码：百度云分享：ultralytics-8.3.2.zip 链接: https://pan.baidu.com/s/18f-9tsgajL46czn5PUcUsA?pwd=hjuk 提取码: hjuk

YOLO11改进-模块-引入星型运算Star Blocks当前网络设计中，“星型运算”（逐元素乘法）的应用原理未被充分探究，潜力有待挖掘。为解决此问题，我们引入 Star Blocks，其内部由 DW - Conv、BN、ReLU 等模块经星型运算连接，各模块有特定参数。同时揭示星型运算可将输入映射到高维非线性特征空间且无需拓宽网络。最终 StarNet 在紧凑结构和高效预算下实现了高性能与低延迟，有效提升了网络性能。本文考虑到YOLO目标检测的C3k2模块在特征融合的时候，高维非线性特征缺失，本文将Star Blocks与C3K2相结合，提出C3k2_Star

YOLO11改进-注意力-引入多尺度卷积注意力模块MSCAM如何在增强特征图的同时降低计算成本，以提升模型性能。基于此，MSCAM 模块采用了多尺度卷积注意力机制，通过 CAB、SAB 和 MSCB 三个子模块协同工作。CAB 利用自适应池化和卷积操作生成通道注意力权重，强调重要通道特征；SAB 借助池化和大核卷积获取空间注意力权重，明确特征图中的关键区域；MSCB 基于倒置残差块设计，进行多尺度深度卷积和通道混洗操作，有效增强特征并捕获多尺度上下文信息。这些方法的综合运用使得 MSCAM 在提升特征表示能力的同时，显著降低了计算成本，从而提升了模型整体性能。在y

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的 RSCD 任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续 RSCD 任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了 RSCD 的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不同层次的双时相特征，然后创建多尺度差异融合模块（MDFM）来融合双时相特征，并以多尺度方式提取包含

YOLOv11模型改进-注意力-引入简单无参数注意力模块SimAM 提升小目标和遮挡检测本篇文章将介绍一个新的改进机制——卷积和注意力融合模块SimAM ，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。首先，SimAM 是一种用于卷积神经网络的简单且无参数的注意力模块，它基于神经科学理论定义能量函数来计算 3-D 注意力权重，能有效提升网络的表征能力，且具有轻量级、高效等优势。随后，我们将详细讨论他的模型结构，以及如何将SimAM 模块与YOLOv11相结合，以提升目标检测的性能。

YOLO11改进 | 注意力机制 | 添加适用于遥感图像的LSKblock注意力秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

给算法爸爸上香

YOLOv11尝鲜测试五分钟极简配置ultralytics团队在最近又推出了YOLOv11，不知道在有生之年能不能看到YOLOv100呢哈哈。根据官方文档，在 Python>=3.8并且PyTorch>=1.8的环境下即可安装YOLOv11，因此之前YOLOv8的环境是可以直接用的。安装YOLOv11：