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YOLO学习笔记 | 基于COCO Stuff数据集与YOLOv11的多类别物体检测与分割

基于COCO Stuff数据集与YOLOv11的多类别物体检测与分割技术解析

一、技术背景与YOLOv11核心改进

YOLOv11是Ultralytics推出的新一代目标检测与分割模型,在YOLOv8的基础上进一步优化了架构设计与训练流程。其核心改进包括:

  1. 自适应特征增强(AFE)模块:通过空间上下文模块(SCM)和特征细化模块(FRM)的并行处理,增强复杂场景下的多尺度特征捕捉能力。SCM采用7×7大核卷积扩展感受野,FRM通过高频/低频特征分离强化细节。
  2. C3K2与C2PSA模块:替换传统C3模块为C3K2(支持动态选择普通或C3型Bottleneck),并在颈部引入C2PSA模块,结合点向空间注意力(PSA)优化特征融合。
  3. 轻量化设计:YOLOv11m在COCO数据集上mAP提升5%,参数量减少22%,推理速度比YOLOv8快2%,支持边缘设备部署。
  4. 多任务统一框架:集成检测、分割、分类、姿态估计等任务,通过共享骨干网络实现高效计算。

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