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
本站资源均来自互联网,仅供研究学习,禁止违法使用和商用,产生法律纠纷本站概不负责!如果侵犯了您的权益请与我们联系!
转载请注明出处: 免费源码网-免费的源码资源网站 » YOLOv11改进策略【卷积层】| RCS-OSA 通道混洗的重参数化卷积 二次创新C3k2
发表评论 取消回复