一、本文介绍
本文记录的是利用RCS-OSA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。RCS-OSA的全称为Reparameterized Convolution based on channel Shuffle - One - Shot Aggregation，即基于通道混洗的重参数化卷积 - 一次性聚合。优势在于RCS模块的重复堆叠确保了特征的重用，并增强了相邻层特征之间不同通道的信息流，从而可以提取更丰富的特征信息，并降低了内存访问成本。本文将深入分析RCS-OSA模块的特点，结合YOLOv11，实现精准涨点。
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