YOLOv8-分割融合BoTNet模块，融合CNN+自然语言处理技术的优势，有效提升检测效果！

YOLOv11全网最新创新点改进系列：融合简单但功能强大的主干网络-BoTNet模块，获得CNN+自然语言处理技术的优势，有效提升检测效果！

YOLOv8主干特征提取网络为卷积神经网络，卷积神经网络具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理任务中的Transformer可以形成CNN+TransFormer架构，充分融合两者的优点，提高目标检测效果。

如何快速水出人生中的第一篇SCI系列：深度学习目标检测算法常用评估指标——一文读懂！

YOLOv9最新改进系列：YOLOv8融合BoTNet模块，融合CNN+自然语言处理技术的优势，有效提升检测效果！

YOLOv8最新改进系列：YOLOV8主干改进-华为诺亚提出全新骨干架构VanillaNet，YOLOv8融合深度学习极简主义的力量，大力提升模型鲁棒性！！[详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！](https://space.bilibili.com/432570190/video)

YOLOv8最新改进系列：SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理！小目标检测实战有效！上大分、遥遥领先了家人们！！！

YOLOv9全网最新改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！

YOLO26最新改进系列推出YOLO算法与K折交叉验证的集成方案，通过将数据分为K份进行轮换验证，显著提升模型泛化能力。该方案特别针对目标检测任务优化，确保图片标注完整性，提供详细操作步骤和代码示例（如KfoldsTrain.py）。研究显示该方法能获得更稳定的mAP评估结果（如0.740±0.025），并指导最终模型训练。作者提供B站教程源码和45+改进组合，强调该方法可减少数据偏差但计算成本较

YOLO26最新改进：双卷积核（DualConv）创新方法，通过结合3×3和1×1卷积核并行处理特征图通道，显著降低计算成本同时提升性能。实验表明，该方法在保持精度的同时，将MobileNetV2参数量减少54%，并在目标检测任务中将YOLO-V3准确率提升4.4%。DualConv适用于各类CNN架构，具有优异的泛化能力，特别适合资源受限的嵌入式系统。相关教程和源码可通过B站"AI学术