YOLOv11改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv，关注感受野空间特征 助力yolov11精度提升

一、本文介绍

本文记录的是利用RFAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。标准卷积操作和空间注意力机制虽能解决一定的参数共享问题，但在大尺寸卷积核上应用注意力仍然存在缺陷，未充分考虑卷积核参数共享问题以及感受野中各特征的重要性。而RFAConv的出现旨在更全面地解决卷积核参数共享问题，关注感受野空间特征。本文利用RFAConv改进YOLOv11，并设计了不同的网络模型进行二次创新，以最大限度的发挥RFAConv的性能，精准有效的提高模型精度。

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！