YOLOv11改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又涨点, 含二次创新)

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv11中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.04左右。同时本文对Slim-Neck的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加Slim-Neck模块到网络结构中。

  专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

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目录

一、本文介绍

二、Slim-neck原理

2.1  Slim-neck的基本原理

2.2 GSConv的引入

2.3 模块元素

三、 Slim-neck的完整代码

四、手把手教你添加Slim-neck模块 

4.1 修改一

4.2 步骤二

4.3 步骤三