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

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