标签： CONV卷积
YOLOv11改进 - 卷积Conv _ AAAI 2025顶会PConv(Pinwheel-shaped Conv)_ 风车状卷积用于红外小目标检测
# 前言
本文介绍了风车状卷积（PConv）和基于尺度的动态（SD）损失在YOLOv11中的结合应用。PConv采用不……
YOLOv11改进 - 卷积Conv _ 融合多阶门控聚合网络MogaNet与 CA block，提升复杂场景与小目标检测鲁棒性
# 前言
本文介绍了MogaNet在YOLOv11中的结合应用。MogaNet是一种新型卷积网络架构，通过多阶卷积、门控……
YOLOv11改进 - 卷积Conv 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 - 卷积Conv PATConv（Partial Attention Convolution）部分注意力卷积，在减少计算量的同时融合卷积与注意力的优势 AAAI 2026
# 前言
本文提出部分注意力卷积（PATConv）机制，并将其集成到YOLOv11中。传统神经网络中，卷积计算密……
YOLOv11改进 - 卷积Conv GCBlock 聚焦于高效捕获特征图中的全局依赖关系
# 前言
本文介绍了GCBlock在YOLOv11中的结合应用。GCBlock是GCNet的核心组件，能高效捕获特征图中的全局……
YOLOv11改进 - 卷积Conv MKDC (Multi-Kernel Depth-wise Convolution Block) 多核深度卷积块：多分支架构协同捕获局部细节与全局语义，提升特征判别力
# 前言
本文介绍了多核U形卷积神经网络（MK-UNet）的多核深度可分离卷积模块（MKDC），并将其集成进YOL……
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FDConv频率动态卷积：空间-频域协同调制增强细节捕获，提升小目标与边界模糊目标检出
# 前言
文章目录： YOLOv11改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、……
