YOLO12 改进｜融入 大 - 小卷积LS Convolution 捕获全局上下文与小核分支提取局部细节，提升目标检测中的多尺度传统卷积核尺寸固定（如 3×3、5×5），在目标检测任务中面临两难：小卷积核（如 YOLOv5/YOLOv8 中的 3×3）：计算高效但感受野有限，对大目标或密集场景建模能力不足。大卷积核（如 11×11、13×13）：能捕获全局上下文，但参数量爆炸（如 13×13 卷积参数量是 3×3 的 20 倍以上），易过拟合且计算低效。LS Convolution（Large-Small Convolution） 应运而生，旨在平衡全局感知与局部细节，并通过结构创新降低大核计算成本