YOLOv11改进策略【卷积层】| ParNet 即插即用模块 二次创新C3k2

一、本文介绍

本文记录的是利用ParNet中的基础模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。 ParNet block是一个即插即用模块，能够在不增加深度的情况下增加感受野，更好地处理图像中的不同尺度特征，有助于网络对输入数据更全面地理解和学习，从而提升网络的特征提取能力和分类性能。

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！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、大核选择模块(LSK)介绍
    • 2,1 设计出发点
    • 2.2 原理
    • 2.3 结构
  • 三、ParNetblock的实现代码
  • 四、创新模块
    • 4.1 改进点1⭐
    • 4.2 改进点2⭐
  • 五、添加步骤
    • 5.1 修改一
    • 5.2 修改二
    • 5.3 修改三
  • 六、yaml模型文件
    • 6.1 模型改进版本1
    • 6.2 模型改进版本2⭐
  • 七、成功运行结

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