本文介绍了高效判别频域前馈网络（EDFFN），并将其集成到YOLOv11中。EDFFN是为解决图像复原中局部信息表征不足和频域计算成本过高问题而提出的。传统方法存在SSM全局信息偏向性和频域FFN高计算成本的问题，EDFFN通过将频域操作位置从FFN中间层迁移到末端，降低了计算成本并保留了性能。其结构包括特征投影与激活、降维与频域转换、判别性频域筛选、逆变换与特征融合。我们将EDFFN集成到YOLOv11，注册并配置yaml文件，实验表明改进后的模型有良好表现。
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
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文章目录gflags 使用指南一、gflags 介绍1.1 概述1.2 核心特点1.3 设计理念与权衡考量1.3.1 全局状态 vs 局部配置1.3.2 编译时注册 vs 运行时注册1.3.3 与其他
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