YOLO11涨点优化：block优化 | SEAM提升小目标遮挡物性能提升

已于 2024-10-10 20:50:55 修改
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分类专栏： YOLO11魔术师 文章标签： 网络 人工智能 目标检测 caffe 目标跟踪
于 2024-10-10 16:34:36 首次发布
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💡💡💡问题点：本文尝试解决待测目标相互遮挡带来的检测困难，提出了一个名为 SEAM 的注意力模块并引入了排斥损失来解决它，引入了分离和增强注意力模块来增强Neck层输出部分后被遮挡物体的响应能力。

改进结构图如下：

  《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

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左边是SEAM的架构，右边是部分为通道和空间混合模块CSMM的结构。CSMM利用深度可分卷积来学习不同尺度的特征空间尺度与通道的相关性。SEAM是一种自集成注意力机制，旨在通过多视角特征融合和一致性正则化来增强模型的鲁棒性和泛化能力。首先对输入特征Patch Embedding输入图像被分割成不同大小的patch（6, 7, 8），这些patch通过Patch Embedding层进行初步处理，生成特征表示。CSMM模块深度可分离卷积：使用深度可分离卷积来学习空间维度和通道之间的相关性。深度卷积。
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