YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICLR 2024 | YOLOv11引入MOGA多阶门控聚合模块，含多种创新改进，尤其适合细粒度目标、遮挡和噪声环境下的目标检测任务

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用MOGA多阶门控聚合模块改进YOLOv11网络模型，可以显著提升其特征表达能力和计算效率。MogaBlock通过捕捉低阶、中阶和高阶的多阶交互特征，增强了模型在复杂场景和多目标检测中的表现，尤其在细粒度目标、遮挡和噪声环境下的鲁棒性。通过自适应的空间和通道特征聚合，它减少了信息冗余，提高了参数效率，同时通过门控机制有效过滤不重要的特征，提升了模型的检测精度和训练收敛速度。这使得YOLOv11在保持高效性的同时，能够在复杂应用中获得更准确的检测结果。

展示部分YOLOv11改进后的网络结构图、供小伙伴自己绘图参考：

🚀 创新改进结构图:  yolov11n_MOGA.yaml

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

本文目录

一、本文介绍

二、MOGA模块介绍

消融实验热力图可视化结果对比：

2.1 MOGA模块结构图

2.2 MOGA模块的作用

2.3 MOGA模块的优势

2.4 MOGA模块的原理

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ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

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

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: yolov11n_MOGA.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_MOGA2.yaml

🚀 创新改进3: yolov11n_C3k2_MogaBlock.yaml

六、正常运行

 

二、MOGA模块介绍

摘要：现代卷积神经网络（ConvNets）通过尽可能将卷积核上下文化为全局的方式，在计算机视觉任务中展现了巨大的潜力。然而，最近对深度神经网络（DNN）中的多阶博弈交互的研究揭示了现代卷积网络的表示瓶颈，在增加卷积核大小的同时，未能有效编码表现力强的交互特征。为了解决这一问题，我们提出了一种新的现代卷积网络架构，称为MogaNet，旨在纯卷积网络基础上进行判别性视觉表示学习，并且在复杂性与性能之间取得良好的平衡。MogaNet将概念上简单但有效的卷积和门控聚合封装成一个紧凑的模块，其中判别性特征被高效地收集并自适应地上下文化。MogaNet表现出卓越的可扩展性、显著的参数效率，并在多个下游视觉基准任务中（包括ImageNet分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割、2D/3D人体姿态估计和视频预测）与最先进的ViT和ConvNet模型竞争。值得注意的是，MogaNet在ImageNet-1K上以5.2M和181M参数分别达到了80.0%和87.8%的准确率，超越了ParC-Net和ConvNeXt-L，同时分别节省了59%的FLOPs和17M参数。