标签： C3k2融合
YOLOv11改进 - Mamba C3k2融合MobileMambaBlock在轻量前提下，融合全局、多尺度局部特征并保留高频细节
# 前言
本文介绍了MobileMamba Block，其设计核心是在轻量前提下融合全局、多尺度局部特征并保留高频细……
YOLOv11改进 - Mamba C3k2融合 VSS Block (Visual State Space Block) 视觉状态空间块，优化多尺度特征融合
# 前言
本文介绍了将Mamba架构与U型网络结合的Mamba - UNet，用于医学图像分割。传统CNN和ViT在建模医……
YOLOv11改进 - Mamba ASSG (Attentive State Space Group) 注意力状态空间组：增强全局上下文感知 CVPR 2025
# 前言
本文介绍了MambaIRv2，它赋予Mamba非因果建模能力以实现注意力状态空间恢复模型。Mamba架构在图……
YOLOv11改进 - C3k2融合 _ C3k2融合EBlock(Encoder Block)：低光增强编码器块，利用傅里叶信息增强低光图像
# 前言
本文介绍了用于多任务低光图像恢复的DarkIR模型中的EBlock在YOLOv11中的结合应用。EBlock由空间……
YOLOv11改进 - C3k2融合 CBSA（Contract-and-Broadcast Self-Attention）收缩 - 广播自注意力轻量级设计实现高效特征压缩，优化处理效率 NeurIPS 2025
# 前言
本文介绍收缩 - 广播自注意力（CBSA）机制，并将其集成到YOLOv11中。传统注意力机制存在黑盒难……
YOLOv11改进 - C3k2融合 C3k2融合加权卷积wConv2D：无损替换标准卷积，增强空间建模与特征提取质量
# 前言
本文介绍了加权卷积及其在YOLOv11中的结合。加权卷积是一种新型卷积机制，通过引入密度函数，根……
YOLOv11改进 - C3k2融合 C3k2融合SFS-Conv空间 - 频率选择卷积，在单卷积层中提取空间和频率维度特征，降低通道冗余
# 前言
本文介绍了高效卷积模块SFS - Conv及其在YOLOv11中的结合应用。传统深度卷积神经网络在合成孔径……
YOLOv11改进 - C3k2融合 C3k2融合Mona多认知视觉适配器(CVPR 2025)：打破全参数微调的性能枷锁：即插即用的提点神器
# 前言
本文介绍了新型视觉适配器微调方法Mona，并将其集成到YOLOv11中。传统全参数微调成本高、存储负……
YOLOv11改进 - C3k2融合 C3k2融合MBRConv 多分支重参数化卷积,MBRConv33用于深层特征提取
# 前言
本文介绍了超轻量化卷积神经网络（CNN）框架中的MBRConv相关模块及其在YOLOv11中的结合。为实现……
YOLOv11改进 - C3k2融合 C3k2融合MambaOut（CVPR 2025）,简洁高效的视觉模型基线
# 前言
本文介绍了MambaOut模型，并将其集成到YOLOv11中。MambaOut由新加坡国立大学团队提出，旨在验证……
