YOLOv11改进策略【卷积层】| 2024最新轻量级自适应提取模块 LAE 即插即用 保留局部信息和全局信息
一、本文介绍
本文记录的是利用轻量级自适应提取模块(LAE)模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。LAE (Lightweight Adaptive Extraction) 在减少参数和计算成本的同时，能够提取更丰富语义信息的特征，克服了传统卷积方法难以捕捉全局信息的问题，并能更好地提取ROI特征。本文将其应用v11中，改进主要模块，更好地突出重要特征，从而提升模型对物体检测的能力。
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、轻量级自适应提取（LAE）模块介绍
- 2.1 设计出发点
- 2.2 原理
- 2.3 结构
- 2.4 优势
- 三、LAE的实现代码
- 四、创新模块
- 4.1 改进点⭐
- 五、添加步骤
- 5.1 修改一
- 5.2 修改二
- 5.3 修改三
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