概述本项目旨在利用最新的YOLOV11模型实现一个实时车辆检测与计数系统。该系统能够准确地检测并计算多车道（车道A、车道B、车道C）上的车辆数量，并为交通监控和管理提供宝贵的数据洞察。通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和

一、本文介绍本文记录的是基于EfficientViT的YOLOv11轻量化改进方法研究。EfficientViT通过构建多尺度线性注意力模块将全局感受野与多尺度学习相结合，并以此模块为核心构建网络，构建轻量级且硬件高效的操作，以提升性能并降低硬件部署难度。本文在替换骨干网络中配置了原论

YOLOv11全网最新创新点改进系列：一文掌握YOLOv11评估指标，学会判断实验是否达到发文水平！所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时YOLOv10已改进40+！自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千万种！改进不重样！！专注AI学术，关注B站up主：Ai学术叫叫兽er！购买相关资料后畅享

            本篇文章将介绍一个新的改进机制——卷积和注意力融合模块SimAM ，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。首先，SimAM是一种用于卷积神经网络的简单且无参数的注意力模块，它基于神经科学理论定义能量函数来计算3-D注意力权重，能有效提升网络

引子2024年9月30日，Ultralytics在其活动YOLOVision中正式发布了YOLOv11。YOLOv11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。几个月前YOLOv10发布（感兴趣的童鞋可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/139408779?spm=1001.2014.3001.5502），这才

一、本文介绍本文记录的是利用直方图自注意力优化YOLOv11的目标检测方法研究。在目标检测任务中，清晰准确的图像对于目标检测至关重要，本文创新方法通过恢复图像质量，可以减少因图像质量低导致的误检和漏检，实现有效涨点。专栏目录：YOLOv11改进目录一览|涉及卷积层、轻量化

一、本文介绍本文记录的是利用空间自适应特征调制模块SAFM优化YOLOv11的目标检测方法研究。SAFM通过更好地利用特征信息来实现模型性能和效率的平衡。本文通过二次创新C3k2，能够动态选择代表性特征，并结合局部上下文信息，提升模型的检测精度。专栏目录：YOLOv11改进目录一览

一、本文介绍本文记录的是利用单头自注意力SHSA改进YOLOv11检测模型，详细说明了优化原因，注意事项等。传统的自注意力机制虽能提升性能，但计算量大，内存访问成本高，而SHSA从根本上避免了多注意力头机制带来的计算冗余。并且改进后的模型在相同计算预算下，能够堆叠更多宽度更大的

 一、本文介绍Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv11项目的分析，整个系列大概会更新5-7篇左右的文章，从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，下面开始进行YOLOv11逐行解析的第一篇——项目目录构造分析开头之前顺便给大家推荐一下我的专栏，本专栏更新上

待更新(持续更新），早关注，不迷路...............................................................................目标检测系统操作说明【用户使用指南】（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）基于YOLOv8的车辆行人实时检测系统基于YOLOv10的车辆行人

一、本文介绍本文记录的是利用PPA（并行补丁感知注意模块）改进YOLOv11检测精度，详细说明了优化原因，注意事项等。原论文在红外小目标检测任务中，小目标在多次下采样操作中容易丢失关键信息。PPA模块通过替代编码器和解码器基本组件中的传统卷积操作，更好地保留小目标的重要信息。

1. CoT介绍1.1 摘要：具有自注意力的Transformer引发了自然语言处理领域的革命，最近激发了Transformer式架构设计的出现，在众多计算机视觉任务中取得了具有竞争力的结果。然而，大多数现有设计直接在2D特征图上采用自注意力，以获得基于每个空间位置处的孤立查询和键对的注

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1.LGAM介绍     LGAM（LinearGlobalAttentionModule）和GAM（GlobalAttentionModule）是两种用于图像特征提取的注意力机制。它们在设计上有一些显著的差异，这使得LGAM在某些方面比GAM更具优势。     LGAM的设计与改进:    (1).线性注意力机制的引

1. MLLAttention介绍1.1 摘要：Mamba是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处，而线性注意力Transforme

 一、前言本文内含YOLOv11网络结构图+ 训练教程+推理教程+数据集获取等有关YOLOv11的内容！官方代码地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/11二、整体网络结构图 三、环境搭建 项目环境如下：      解释

1.CBAM介绍摘要：我们提出了卷积块注意力模块（CBAM），这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。给定中间特征图，我们的模块沿着两个独立的维度（通道和空间）顺序推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级通用模块，因此它