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RSS订阅原创 YOLOv11改进 |创新 C3k2模块 | 引入动态特征融合（DFF）模块
YOLOv11改进 |创新 C3k2模块 | 引入动态特征融合（DFF）模块
2025-03-10 20:38:06
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原创 YOLOv11改进 | 添加注意力机制 | iRMB与EMA结合（二次创新）
YOLOv11改进 | 添加注意力机制 | iRMB与EMA结合（二次创新）
2025-03-03 16:26:13
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原创 YOLOv11改进 | 添加注意力机制 | 轻量化iRMB倒置残差块注意力机制（含二次创新C3k2、C2PSA）
YOLOv11改进 | 添加注意力机制 | 轻量化iRMB倒置残差块注意力机制（含二次创新C3k2、C2PSA）
2025-03-02 21:56:56
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1目标检测 YOLOv11改进 引入MobileNetV4 可直接训练的代码
该代码实现了YOLOv11目标检测算法的改进版，结合了轻量级的MobileNetV4作为骨干网络。通过引入MobileNetV4，提升了模型在保持较高检测精度的同时，减少了计算量和内存占用，特别适用于边缘设备和资源受限环境。适用于需要快速、实时检测的场景，如移动设备、无人驾驶、智能监控等。目标是优化检测效率和推理速度，提供一个可直接训练并部署的高效目标检测方案，适合开发者、AI研究人员及嵌入式开发者使用。
2025-02-27
空空如也
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