《YOLO11改进有效涨点》 专栏目录 | 目前已有70+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、热力图等创新点改进【持续更新】

《YOLO11改进有效涨点》介绍&目录 

本专栏专为希望提升检测效果、改进YOLO11并撰写论文的同学们而设，内容紧跟学术界的热点与YOLO11官方项目的最新动态。

主要聚焦前沿方法，改进方案适用于分类、目标检测、语义分割、目标追踪和关键点检测等多种主流任务。改进后的算法可应用于各种场景，包括【小目标检测、工业缺陷检测、自动驾驶、医学影像、农业和智慧城市】等领域。【本专栏的平均质量评分为96，全网最高，可见官方对该专栏的认可，也体现了我们追求质量而非数量的宗旨。欢迎订阅本专栏，让我们一起学习YOLO，共同进步！】

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专栏适合人群：

• 对目标检测、YOLO系列网络有深厚兴趣的同学

• 希望在用YOLO算法写论文的同学

• 对YOLO算法感兴趣的同学等

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YOLO11改进介绍

1. YOLO11 | 一年更三版 版版不一样 | 关键改进及网络结构图【全网首发】

标签：Head,YOLO11,卷积,Backbone,改进,模块,机制,注意力
From： https://blog.csdn.net/m0_67647321/article/details/143481224