YOLOv8v11涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLO-L，利用SSM的高效全局建模能力，追求精度效率，适合各种目标检测任务！

已于 2025-11-18 00:10:17 修改
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分类专栏： YOLOv8v10有效涨点创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 YOLOv8创新改进 YOLOv10创新改进 计算机视觉
于 2025-11-17 23:59:23 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家介绍一种Mamba-YOLO-L适合各种目标检测任务。Mamba YOLO 的创新在于优雅地结合了 SSM 的高效全局建模与 YOLO 架构的实时检测能力，通过 ODSSBlock、RG Block 等模块提升局部和全局信息融合，使模型在精度、速度、训练便捷性与资源效率方面取得显著突破。

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YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
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本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | 文本感知CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）
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本文给大家带来的最新的改进机制是CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。其主要旨在改进传统的上采样方法就是我们的Upsample的性能。使用输入特征本身的内容来指导上采样过程，从而实现更精准和高效的特征重建。CARAFE是一种即插即用的上采样机制其本身并没有任何的使用限制特别是在需要精细上采样的场景中，如图像超分辨率、语义分割等。这种方法改善了上采样过程中的细节保留和重建质量，使网络能够生成更清晰、更准确的输出。
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yolo parse_model 函数详解
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==================== 新增代码开始（你原始代码加入的 LocalAttention 特殊处理） ====================# d["backbone"] 和 d["head"] 都是类似 [(from, number, module_name, args), ...] 的条目列表。# ----------------- 遍历 backbone 和 head 中定义的每一层 -----------------
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