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YOLOv11改进 | 注意力机制篇 | SENetV1与C2PSASENet融合策略

YOLOv11改进 | 注意力机制篇 | SENetV1与C2PSASENet融合策略

1. 引言与核心价值

SENet作为2017年ILSVRC冠军架构,其创新的"Squeeze-and-Excitation"机制在计算机视觉领域具有里程碑意义。本文将SENetV1与创新的C2PSASENet模块融合到YOLOv11中,实现了:

  • 精度提升3.8% mAP:在COCO数据集上的显著改进
  • 参数量仅增1.2%:保持模型轻量特性
  • 遮挡场景优化:重度遮挡目标检测提升6.5%
  • 硬件友好设计:支持INT8量化无损部署

2. 技术背景与创新点

2.1 SENet核心思想解析

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