yolov11改进LEGM模块

### YOLOv11 的改进方法及其 LEGM 模块的应用 YOLOv11 是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，在其基础上引入了多种改进机制来提升性能。其中，局部特征嵌入全局特征提取模块（LEGM）是一种重要的优化手段[^1]。 #### LEWM 模块的作用 LEGM 模块的主要功能在于通过融合局部和全局特征，增强模型对目标细节的理解能力以及上下文感知的能力。具体来说，该模块能够帮助解决传统单阶段检测器在处理复杂场景时可能存在的漏检或误检问题。它通过对不同尺度的特征图进行交互操作，使得低层的局部特征可以更好地利用高层语义信息，从而提高检测精度。 #### 实现方式 以下是实现LEGW模块的一种常见技术路径： 1. **多级特征金字塔构建** 使用FPN (Feature Pyramid Network) 或类似的结构生成多个层次上的特征表示。这些特征从浅层到深层分别对应着图像的不同分辨率区域。 2. **注意力机制应用** 在每一层上施加自注意(Self-Attention)或者空间通道混合型注意力(Spatial Channel-wise Attention)，以便突出那些对于当前任务更重要的部分。 3. **跨级别连接设计** 设计特定形式的跳跃链接(skip connection), 将高层次富含类别辨别力的信息传递给较低级别的位置敏感描述子, 反之亦然. 4. **最终决策组合** 经过上述步骤得到的新版特征映射会被送回至预测头(Prediction Head)处完成分类与回归计算. 下面给出一段伪代码展示如何将此概念融入实际开发流程: ```python def build_legm_module(features): """ 构建并返回经过LEGM处理后的特征张量列表 参数: features(list[Tensor]): 不同层级输入特征组成的序列 返回值: list[Tensor]: 处理完毕后输出特征集合 """ # 初始化变量存储中间结果 enhanced_features = [] for i, feature in enumerate(features): # 添加适当大小的感受野扩展操作(如dilated convolutions) expanded_feature = apply_dilation(feature) # 应用注意力权重调整各维度重要程度 attended_feature = calculate_attention_weights(expanded_feature) # 如果不是最后一层，则建立与其他相邻层之间的联系 if i != len(features)-1 : next_level_info = get_higher_or_lower_level_data(i+1) combined_result = fuse_information(attended_feature,next_level_info) enhanced_features.append(combined_result) else: enhanced_features.append(attended_feature) return enhanced_features # 假设这是主函数调用片段 if __name__ == "__main__": backbone_output = extract_backbone_features(input_image) improved_outputs = build_legm_module(backbone_output) final_predictions = make_final_decisions(improved_outputs) ``` 以上仅为示意性质的内容框架说明，并未详尽列举所有必要组件；真实项目里还需要考虑更多因素比如硬件资源限制、训练策略选择等问题。