YOLOv11创新改进 | 独家特征融合Neck改进篇 | MASAG多尺度自适应空间注意力门控融合，选择性地突出空间相关特征，有效提取局部和全局特征，助力小目标检测有效涨点 ，来自BMVC 2024

最新推荐文章于 2025-11-10 23:10:54 发布
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分类专栏： YOLOv11全新有效创新改进+永久更新中 文章标签： 计算机视觉 人工智能 YOLOv11创新改进 YOLO 深度学习 目标检测 YOLO特征融合改进
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 一、本文介绍

本文给大家介绍MASAG多尺度自适应空间注意力门控融合优化YOLOv11模型！MASAG多尺度自适应空间注意力门控融合模块。能够动态调整感受野（同时考虑局部和全局上下文信息），选择性地突出空间相关特征，并最小化背景干扰，助力各种小目标检测任务有效涨点 。具体怎么使用请看下文！

专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进

全新YOLOv11-发论文改进专栏链接：全新YOLOv11创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文

目录

 一、本文介绍

二、 MASAG模块介绍

 MASAG模块结构图

MASAG模块的作用

MASAG模块的优势

​三、 完整核心代码

 四、手把手教你配置模块和修改task.py文件

1.首先在yolov11/ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在yolov11/ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改task.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1 : yolov11n_MASAG.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_MASAG2.yaml

六、正常运行

🚀 创新改进1 : 正常运行

🚀 创新改进2 : 正常运行

 

二、 MASAG模块介绍

摘要：医学图像分割涉及在医学图像中识别和分离对象实例，以描绘各种组织和结构。由于这些特征在大小、形状和密度上存在显著差异，因此这项任务非常复杂。卷积神经网络 (CNN) 传统上已被用于此任务，但在捕获远程依赖性方面存在限制。配备了 self-attention 机制的 Transformers 旨在解决这个问题。然而，在医学图像分割中，合并局部和全局特征以有效地整合跨各种尺度的特征图是有益的，这可以捕获详细的特征和更广泛的语义元素，从而处理结构的变化。在本文中，我们介绍了一种新的深度分割框架 MSA2Net，该框架具有 skip-connections 的便捷设计。这些连接通过动态加权和组合粗粒度 encoder 特征与细粒度 decoder 特征图来促进特征融合。具体来说，我们提出了一种多尺度自适应空间注意力门 (MASAG)，它可以动态调整感受野（局部和全局上下文信息），以确保有选择地突出显示

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YOLOv11涨点改进 | Neck特征融合改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv11引入CVIM跨视图特征交互模块，含EAGFM二次创新模块，适合多模态融合检测、目标检测有效涨点
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YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | MASAG多尺度自适应空间注意力门控融合，选择性地突出空间相关特征，有效提取局部和全局特征，助力小目标检测有效涨点 ，来自BMVC 2024论文
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深度学习 Python实现基于TCN-BiGRU-MHA时间卷积双向门控循环单元（TCN-BiGRU）融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
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Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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全新YOLOv11有效涨点改进专栏目录 | 本专栏持续更新500+篇内容 | 包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、小目标检测改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进
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YOLOv11专栏持续更新500+种创新改进方案，涵盖卷积优化、注意力机制、主干网络、Neck特征融合、检测头、小目标检测等核心模块。提供独家创新点组合方案、模型轻量化改进及最新Mamba架构融合技术，配套完整实验代码和训练参数解析。订阅用户可加入专属答疑群，获取一键运行项目支持。专栏包含YOLOv11网络结构详解、配置文件解读等入门必读内容，助力科研论文发表与模型性能提升。限时开放订阅通道，提供多种涨点改进方案组合，满足不同研究需求。
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