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一、本文介绍
本文记录的是利用SAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。空洞卷积是一种在不增加参数量和计算量的情况下，通过在卷积核元素之间插入空洞来扩大滤波器视野的技术。并且为了使模型能够适应不同尺度的目标，本文利用SAConv将不同空洞率卷积结果进行结合，来获取更全面的特征表示，实现涨点。
专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、SAConv介绍
- 2.1 设计出发点
- 2.2 原理
- 2.3 结构
- 2.3 优势
- 三、SAConv的实现代码
- 四、创新模块
- 4.1 改进点1
- 4.2 改进点2⭐
- 五、添加步骤
- 5.1 修改一
- 5.2 修改二
- 5.3 修改三
- 六、yaml模型文件
- 6.1 模型改进版本一
- 6.2 模型改进版本二⭐