YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet，高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度

时间：2024-12-08 22:29:48浏览次数：6

标签：VSS YOLO VM 改进 YOLOv11 UNet block

一、本文介绍

本文记录的是利用VM-UNet中的VSS block优化YOLOv11的目标检测网络模型。VSS Block与传统模块不同，它汲取了VMamba模型的优势，通过特定结构设计，在保证计算效率的同时，精准建模局部特征并学习长距离依赖，实现局部特征的高效处理与长距离依赖关系的有效学习。本文将其应用于YOLOv11的改进与创新，能让模型更关注图像关键特征区域，抑制背景等无关信息干扰，突出目标物体关键特征。

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！

标签：VSS,YOLO,VM,改进,YOLOv11,UNet,block
From： https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/144259128

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