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YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像中的噪声干扰

一、本文介绍

本文记录的是利用HCANet模型中提出的CAFM模块优化YOLOv11的目标检测网络模型CAFM利用卷积操作的局部特征提取能力,并通过自注意力机制补充全局信息,优化了特征提取能力。本文将其加入到YOLOv11中,使模型能够增强复杂图像的适应能力,并在不增加过多计算负担的情况下提高特征提取能力。


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

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