YOLOv13结合GhostNetV3主干网络实现极致轻量化，专为边缘AI设备设计。GhostNetV3通过"幽灵特征图"生成机制（线性变换替代传统卷积）和DFC注意力模块，在减少70%计算量的同时保持高精度。实验显示，改进后的模型仅需269M FLOPs和14.46ms延迟即达到79.1% ImageNet top-1准确率，显著优于MobileNet等轻量架构。该技术已开源

YOLOv11最新改进系列融合YOLOv9的ADwon模块，通过优化下采样策略扩大模型感受野并降低过拟合，显著提升小目标检测精度。该系列提供40+单模态和20+多模态改进方案，组合方式可达上百万种。配套M3FD多模态数据集配置（包含可见光与红外图像），支持6类目标检测。改进重点包括：1）分析上下采样的实现方式及作用；2）引入YOLOv9的可编程梯度信息(PGI)解决信息丢失问题；3）提出轻量级GE

YOLOv11最新改进系列推出多模态融合技术，支持RGB+红外线(IR)双模态输入，并推荐两大可直接使用的数据集：M3FD（包含严格配对的可见光与红外图像及目标检测标注）和LLVIP（专注弱光环境下的可见光-红外配对数据，含密集行人标注）。博主提供40+单模态和20+多模态改进方案，组合方式可达上百万种。相关源码和教程可通过B站"AI学术叫叫兽"获取，支持一对一答疑服务。两个数

YOLOv11推出多模态融合改进YOLOFuse系统，支持RGB+红外等多模态数据融合，显著提升复杂环境下的检测性能。该系统采用双流处理架构，提供数据级、特征级和决策级三种融合策略，在LLVIP数据集测试中mAP@50最高达0.955。项目已更新20+种多模态改进方案，支持40+单模态改进组合。配套提供M3FD数据集配置、云服务器环境教程和训练脚本，适用于安防、自动驾驶、工业检测等场景。相关资料可

YOLOv10最新创新点改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM-2024年3月15月开源)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！

YOLOv8分割-全网最新创新点改进系列：分割模型优化卷积操作为AKConv（可改变核卷积），加强特征提取，拉升检测性能！

YOLOv11全网最新创新点改进系列：融合华为提出Gold-YOLO，高效实时目标检测器，精度再提升，多目标、小目标无处遁形！

Ai学术叫叫兽全网最新创新点改进系列：YOLOv10环境搭建，一镜到底，手把手教学，傻瓜式操作，一分钟完全掌握yolov10安装、使用、训练大全，从环境搭建到模型训练、推理，从入门到精通！

YOLOv10全网最新创新点改进系列：增强卷积神经网络特征图，输入特征本身的内容来指导上采样过程，从而实现更精准和高效的特征重建，促使YOLOv10有效涨点！

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