YOLO11 改进 - 特征融合 | MSAA多尺度注意力聚合模块, 多尺度卷积融合与双通道注意力机制

张开发
2026/4/24 3:13:54 15 分钟阅读

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YOLO11 改进 - 特征融合 | MSAA多尺度注意力聚合模块, 多尺度卷积融合与双通道注意力机制
前言本文介绍了将多尺度注意力聚合(MSAA)模块与YOLO11结合的方法。MSAA是CM - UNet中用于优化编码器特征、强化跳跃连接的核心模块,能解决遥感图像物体尺度差异大、多尺度特征融合弱的问题。它采用空间与通道双分支并行处理,先对输入的相邻三层特征进行拼接,再分别进行空间与通道注意力处理,最后融合输出精炼后的特征。我们将MSAA集成进YOLO11,在模型的检测头部分使用该模块。实验证明,结合MSAA的YOLO11可有效捕获多尺度全局上下文信息,在物体检测任务中表现良好。文章目录: YOLO11改进大全:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总专栏链接: YOLO11改进专栏介绍摘要/

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