一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用APCM 模块改进 YOLOv11网络模型,可在特征提取阶段通过像素级的局部–全局协同建模动态增强目标区域特征并抑制复杂背景噪声,使网络在低对比度和复杂场景下更容易区分目标与背景。该模块结构轻量、无需复杂参数,能够在不显著增加计算开销的前提下提升特征表达质量,从而有效提高 YOLOv11 在小目标检测、弱目标感知以及复杂环境下的检测精度与鲁棒性。
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专栏改进目录:YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进
全新YOLOv11-发论文改进专栏链接:全新YOLOv11创新改进高效涨点+永久更新中(至少500+改进)+高效跑实验发论文
本文目录
一、本文介绍
二、APCM自适应像素级协同机制介绍
2.1 O-Net模块结构图
2.2 APCM模块的原理:
2.3 APCM模块的优势
2.4 APCM模块的作用
三、完整核心代码