YOLOv12涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICLR 2024 | YOLOv12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YOLOv12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YOLOv12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。

YOLOv12专栏改进目录：YOLOv12改进包含各种卷积、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、A2C2f二次创新、独家创新等几百种创新点改进。