YOLOv11涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | TGRS 2024 | 引入 EFC增强跨层特征相关创新点，含MSEF（多尺度有效融合模块）二次创新模块，助力遥感目标检测涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 EFC（增强跨层特征相关）模块集改进YOLOv11网络模型，能够显著提升其在小物体检测中的表现。EFC通过增强不同层次特征之间的相关性，减少冗余特征，并提高特征融合效率，从而有效保留小物体的关键信息。通过分组特征聚焦（GFF）和多层特征重建（MFR），EFC增强了YOLOv11在复杂背景下的检测能力，特别是在小物体和多尺度任务中。与此同时，EFC优化了计算资源的使用，减少了冗余卷积操作，提升了模型的检测精度和推理速度，尤其适合实时应用和资源受限的环境。

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、EFC模块介绍

传统融合策略存在诸多缺陷:

2.1 EFC模块结构图

2.2 EFC 模块的作用：

2.3 EFC 模块的原理

2.3 EFC 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ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在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_EFC.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_MSEF.yaml

六、正常运行

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二、EFC模块介绍

摘要：在无人机影像中检测小型物体面临两大挑战：低分辨率和背景融合导致特征信息有限。虽然多尺度特征融合能通过捕捉不同尺度信息提升检测效果，但传统方法仍存在不足。简单的拼接或加法操作未能充分利用多尺度融合的优势，导致特征间的关联性不足。这种缺陷尤其在复杂背景和密集区域的检测中成为瓶颈。为解决这一问题并高效利用有限计算资源，我们提出基于增强层间特征关联（EFC）的轻量级融合策略，替代传统特征融合方法应用于 FPN 网络。特征金字塔各层的语义表达存在不一致性。在 EFC 框架中，分组特征聚焦单元（GFF）通过关注不同特征的上下文信息，增强各层特征关联性。多级特征重构模块（MFR）能有效重构并转化金字塔各层的强弱特征信息，减少冗余融合，同时保留深层网络中关于小型目标的更多细节。值得注意的是，该方法采用即插即用设计，可广泛应用于各类基础网络。在VisDrone、 UAVDT 和COCO等平台的大量实验与综