Descrizione del prompt

Si prega di generare un diagramma di struttura di rete che illustri i moduli C3k2_DWR e C3k2_SIR migliorati, basati sul modulo C3k2 in YOLOv11. Presentare entrambi i moduli in un singolo diagramma, disposti verticalmente o orizzontalmente. Lo stile del diagramma dovrebbe aderire agli standard delle principali riviste accademiche di computer vision come CVPR, conformandosi alle convenzioni strutturali degli articoli accademici. I miglioramenti specifici sono dettagliati nel seguente testo: L'idea centrale alla base dei moduli C3k2_DWR e C3k2_SIR è quella di sostituire i livelli convoluzionali standard all'interno del Bottleneck del modulo C3K2 originale con componenti migliorati. Nello specifico, C3k2_DWR incorpora un modulo DWR tra cv1 e cv2 nel Bottleneck. Questo modulo DWR sostituisce la singola convoluzione 3x3 originale con una struttura che concatena la residualizzazione regionale (pooling globale + convoluzione 1x1) e la residualizzazione semantica (convoluzione dilatata separabile in profondità multi-branch). Questo aggrega esplicitamente informazioni contestuali multi-scala sui percorsi delle feature profonde per migliorare il ragionamento sull'occlusione. C3k2_SIR, d'altra parte, incorpora un modulo SIR nella stessa posizione. Questo modulo estrae i dettagli spaziali attraverso la convoluzione in profondità e quindi li ricalibra utilizzando l'attenzione del canale, migliorando sinergicamente le risposte dei bordi. È specificamente progettato per i percorsi delle feature del livello intermedio per recuperare le informazioni sulla texture e sul contorno perse dalle backbone leggere. Entrambi i moduli mantengono la topologia a doppio branch e il framework di connessione residua di C3K2, implementando solo miglioramenti mirati all'interno del Bottleneck. Per la struttura specifica dei moduli DWR e SIR, fare riferimento al seguente testo. È inoltre possibile raccogliere autonomamente informazioni pertinenti (come l'articolo originale DWRSeg) per integrare i dettagli. Il modulo DWR adotta una struttura a due stadi: in primo luogo, estrae il contesto globale attraverso la residualizzazione regionale (pooling medio globale + convoluzione 1x1). Quindi, cattura le feature locali multi-scala tramite la residualizzazione semantica (convoluzione dilatata separabile in profondità multi-branch, con tassi di dilatazione configurabili). Infine, fonde le feature e aggiunge una connessione residua. Il modulo SIR impiega un design leggero: in primo luogo, migliora i dettagli spaziali attraverso la convoluzione in profondità, e quindi ricalibra l'importanza delle feature utilizzando un meccanismo di attenzione del canale (struttura squeeze-and-excitation) per affinare i bordi. Entrambi i moduli mantengono le stesse dimensioni di input e output, consentendo il miglioramento delle feature plug-and-play.