本文提出了一种新颖的网络，称为SEMA-YOLO，作为基于YOLOv11的增强框架，结合了三项技术进步。首先，浅层增强（SLE）策略减少了主干网络的深度，并引入了小物体检测头，从而增加了特征图的大小，提高了小物体检测性能。实验结果表明，SEMA-YOLO在RS-STOD数据集上实现了72.5%的mAP50分数，在AI-TOD数据集上实现了61.5%的mAP50分数，超越了最先进的模型。#小物体检测

OpenAI CLIP项目提供的预训练模型权重文件列表，包括ResNet系列 (RN)和Vision Transformer系列 (ViT)。记得要挂梯子下载，有用的话点个赞喽~

对YOLO的iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，这篇文章总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！

对BaseModel类里的_predict_once函数源码注释解析，重点对函数中的嵌入处理（embedding）操作进行了详细分析。

故事先从YOLO11的yaml文件说起...我们可以看到，在YOLO配置文件中最重要的四个参数（检测头的四个参数同理），分别是，举例，repeatsmoduleConvargs。

小目标检测，NWD损失函数分析和源码解读。

解压缩时，出现“gzip: stdin: not in gzip format”错误。实际上是一个未压缩的tar归档文件，而不是gzip压缩文件。这就是为什么在尝试使用。文件并不是一个有效的gzip压缩文件。查询得知，通常意味着。

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对Grad-CAM源码进行了研读，同时分析了Grad-CAM源码各部分的调用关系。

按照YOLOv11的运行顺序，从YOLO类到DetectionModel类到DetectionTrainer类依次深挖YOLOv11的运行逻辑。