Descrizione del prompt

Si prega di generare un diagramma architettonico dettagliato del modello YOLO11s-seg migliorato. Il diagramma dovrebbe illustrare ogni livello della struttura di rete nel modo più completo possibile, potenzialmente utilizzando moduli per rappresentare gruppi di livelli, garantendo al contempo l'accuratezza strutturale. Il layout generale dovrebbe essere diviso in sezioni sinistra e destra. Il lato sinistro dovrebbe raffigurare la struttura backbone potenziata, e il lato destro dovrebbe mostrare i componenti neck e head migliorati. Ogni blocco strutturale dovrebbe essere chiaro e completo. La combinazione di colori dovrebbe essere sui toni caldi, e lo stile dovrebbe emulare le figure che si trovano negli articoli di conferenze o riviste di alto livello nel campo dell'informatica. I miglioramenti specifici si basano su quanto segue: Questa versione migliorata impiega una strategia di ottimizzazione gerarchica e un meccanismo di attenzione a doppio ramo per potenziare YOLO11s-seg. Nel Backbone, MobileNetV4HybridMedium sostituisce la rete backbone originale per migliorare le prestazioni di leggerezza. Il neck incorpora il modulo C2PSA_mona, un innovativo meccanismo di attenzione a doppio ramo che integra PSA (Position Sensitive Attention) e Mona (Multi-scale Operator) in rami paralleli. La fusione delle caratteristiche è ottenuta tramite pesi apprendibili, migliorando significativamente la rappresentazione delle caratteristiche multi-scala e la robustezza in scenari complessi. Nell'Head, viene adottata una strategia di potenziamento gerarchico delle caratteristiche derivata dal paper DWRSeg: le caratteristiche superficiali (P3/8) mantengono il modulo standard C3k2 per preservare le caratteristiche di leggerezza; le caratteristiche intermedie (P4/16) utilizzano il modulo C3k2_SIR, che combina la convoluzione depthwise e l'attenzione del canale attraverso un meccanismo di Spatial Information Refinement per affinare le caratteristiche e migliorare la localizzazione dei bordi, particolarmente adatto per segmentare oggetti irregolari; le caratteristiche profonde (P5/32) impiegano il C3k2_DWR module, che raggiunge l'aggregazione del contesto su larga scala attraverso la residualizzazione regionale (estrazione del contesto globale) e la residualizzazione semantica (convoluzione atrous multi-ramo con tassi di dilatazione di [1,3,5]), compensando efficacemente il campo ricettivo limitato della rete backbone leggera.