YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 2024最新ECCV最新大感受野的小波卷积WTConv助力YOLOv11有效涨点（二次创新C3k2）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是一种新的卷积层，称为WTConv（小波卷积层），它利用小波变换（WT）来解决卷积神经网络（CNN）在实现大感受野时遇到的过度参数化问题。WTConv的主要目的是通过对输入数据的不同频率带进行处理，使CNN能够更有效地捕捉局部和全局特征，WTConv成功解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题，提供了一种更为高效、鲁棒且易于集成的卷积层解决方案，我将其用于二次创新YOLOv11中的C3k2机制可以减少百分之十的参数量和计算量，达到一个可观的轻量化作用（这种小波Conv对于目前的创新角度来说是非常流行的）。

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、原理介绍 

三、核心代码 

四、手把手教你添加C2fWTConv

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件

 5.2 训练代