本文介绍了金字塔稀疏 Transformer（PST）与 YOLOv11 的结合。主流基于注意力的特征融合方法计算复杂度高……

前言 本文介绍了轻量级卷积神经网络RepViT及其核心模块RepViTBlock在YOLOv11中的结合应用。RepViT通过融……

前言 本文介绍了轻量级视觉变换器CloFormer及其核心模块AttnConv在YOLOv11中的结合应用。为解决视觉变换……

前言 本文介绍了Swin Transformer在YOLOv11中的结合，Swin Transformer是一种新型视觉Transformer，可作……

前言 本文介绍了新型部分卷积（PConv）和基于其的FasterNet神经网络家族在YOLOv11中的结合应用。为解决神……

前言 本文介绍了将轻量级卷积神经网络RepViT与YOLOv11相结合的方法。RepViT通过引入轻量级视觉变换器的高……

前言 本文介绍了将可逆列网络（RevCol）与YOLOv11相结合的方法。RevCol由子网副本（列）组成，采用多级可……

前言 本文提出了将新型的部分卷积（PConv）和基于此的FasterNet神经网络家族与YOLOv11相结合。PConv通过……

前言 本文介绍了将大型选择性核网络（LSKNet）与YOLOv11相结合的方法。LSKNet引入了LSKblock Attention注……

前言 本文介绍了高速度视觉变换器EfficientViT在YOLOv11中的结合应用。现有视觉变换器计算成本高，不适合……