YOLOv11改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点

一、本文介绍

本文记录的是利用小波卷积WTConv模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。WTConv的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野，从而解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中，有效降低模型参数量和计算量，并二次创新C3k2，使模块更好地捕捉低频特征，增强网络性能。

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、RCS-OSA介绍
    • 2.1 出发点
    • 2.2 原理
      • 2.2.1 基于小波变换的卷积操作
      • 2.2.2 小波域的卷积操作
    • 2.3 结构
    • 2.4 优势
  • 三、小波卷积的实现代码
  • 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</

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