YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 2024最新深度可分卷积与多尺度卷积结合的模块MSCB助力yolov11有效涨点（全网独家首发）

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是2024最新深度可分卷积与多尺度卷积的结合的模块MSCB，其核心机制是Multi-scale Depth-wise Convolution (MSDC) 是一种改进的卷积神经网络（CNN）结构，旨在提升卷积操作的多尺度特征提取能力。它的核心思想是通过在多个尺度下进行卷积操作，以捕获不同层级的图像特征，同时保持深度可分卷积（Depth-wise Convolution）的计算效率，我将其和C3k2进行结合（多种结合方式），分别为辅助yolov11进行特征提取能力和特征融合能力，本文内容为独家创新，文章内涵代码和添加方法。

训练信息：YOLO11-C3k2-MSCB1 summary: 395 layers, 2,555,235 parameters, 2,555,219 gradients, 6.3 GFLOPs

训练信息：YOLO11-C3k2-MSCB2 summary: 410 layers, 2,358,867 parameters, 2,358,851 gradients, 6.2 GFLOPs

未优化版本：YOLO11 summary: 319 layers, 2,590,035 parameters, 2,590,019 gradients, 6.4 GFLOPs

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目录

一、本文介绍

二、原理介绍  

1. 深度可分卷积（Depth-wise Convolution）

 2. 多尺度卷积核的引入

 3. 深度可分卷积与多尺度卷积的结合

三、核心代码

四、使用方式

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三