YOLOv11涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2024 | YOLOv11引入HIFA全局信息融合增强模块、含多种改进，助力目标检测、医学图像分割、图像分类有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用HIFA全局信息融合增强模块改进YOLOv11网络模型，可以显著提升目标检测的精度与效率，特别是在小物体检测、复杂背景处理和多尺度目标检测方面。HIFA通过融合局部卷积和全局操作，增强了跨尺度信息融合，能够更好地捕捉细节特征和全局语义信息，从而提高检测精度，尤其在复杂场景下表现更好。同时，HIFA优化了计算效率，减少了特征通道数，适合实时检测任务。HIFA模块使YOLOv11更加鲁棒，能够更准确地处理多物体、遮挡和光照变化等挑战。 

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、HIFA全局信息融合增强模块介绍

2.1 HIFA全局信息融合增强模块结构图

2.2 HIFA模块的作用：

2.3 HIFA模块的优势

2.4 HIFA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task.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: yolov11n_HIFA.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_C3k2_HIFA.yaml

六、正常运行

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二、HIFA全局信息融合增强模块介绍

摘要：尽管U型网络在医学图像分割任务中表现优异，但其架构鲜少考虑层级结构的顺序关联性。这种缺陷导致当前网络难以有效利用前层的历史信息，使得边界模糊、形态不规则的病灶分割效果欠佳。为解决这一问题，我们提出了一种新型双路径U-Net架构——I2U-Net。该创新网络通过双路径间的深度信息交互，鼓励历史信息的再利用与再探索，使深层网络能够学习到既包含低级细节描述又具备高级语义抽象的综合特征。具体而言，我们引入了多功能信息交互模块（MFII），通过统一设计实现跨路径、跨层级及跨路径-层级的信息交互，使I2U-Net具备类似展开式 RNN 网络的特性，充分发挥其建模时间序列信息的优势。此外，为更精准地整合双路径编码器提取的信息，我们设计了全局信息融合增强模块（HIFA），有效搭建起编码器与解码器之间的桥梁。针对皮肤病变、息肉、脑肿瘤和腹部多器官分割等四大复杂医学影像任务开展的系列实验表明，提出的I2U-Net网络在性能表现和泛化能力方面均显著优于现有最先进方法。