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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，卷积计算密集，注意力机制全局计算冗余，此前的“部分卷积”会丢失未计算通道的特征价值。PATConv通过“通道拆分 - 并行处理 - 结果拼接”的逻辑，给不同通道分配“擅长的任务”，兼顾局部与全局特征。基于此，它还衍生出PAT_ch、PAT_sp和PAT_sf三种细分模块。此外，还提出了动态部分卷积（DPConv），并构建了新的混合网络家族PartialNet。我们将PATConv代码集成到YOLOv11中，实验表明，改进后的YOLOv11在I 目标检测表现出色。

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、检测头全方位优化汇总

专栏链接: YOLOv11改进专栏

介绍