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YOLOv11改进策略【卷积层】| SAConv 可切换的空洞卷积 二次创新C3k2

news 2026/2/9 1:00:56

一、本文介绍

本文记录的是利用SAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。空洞卷积是一种在不增加参数量和计算量的情况下，通过在卷积核元素之间插入空洞来扩大滤波器视野的技术。并且为了使模型能够适应不同尺度的目标，本文利用SAConv将不同空洞率卷积结果进行结合，来获取更全面的特征表示，实现涨点。

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、SAConv介绍
    • 2.1 设计出发点
    • 2.2 原理
    • 2.3 结构
    • 2.3 优势
  • 三、SAConv的实现代码
  • 四、创新模块
    • 4.1 改进点1
    • 4.2 改进点2⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改一
    • 5.2 修改二
    • 5.3 修改三
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1 模型改进版本一
    • 6.2 模型改进版本二⭐

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