


【打怪升级 - 03】YOLO11/YOLO12/YOLOv10/YOLOv8 完全指南:从理论到代码实战,新手入门必看教程
新的骨干网络:采用更高效的特征提取网络,在减少计算量的同时提升特征表达能力改进的颈部结构:优化了特征融合机制,增强了多尺度特征处理能力优化的损失函数:提高了模型对小目标和遮挡目标的检测能力动态锚框机制:根据不同数据集自动调整锚框参数,提升检测精度YOLO12 则引入了一种以注意力为中心的架构,它不同于以往YOLO 模型中使用的基于 CNN 的传统方法,但仍保持了许多应用所必需的实时推理速度。该模型通过对注意力机制和整体网络架构进行新颖的方法创新,实现了最先进的物体检测精度,同时保持了实时性能。