「意味構造構築 - スタイル制御 - 視覚的変換 - エラー修正」に基づく四段階生成パラダイム。
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改善されたYOLO11s-segアーキテクチャの図を、可能な限り多くのネットワーク構造層を正確な構造の詳細とともに示して...
改良されたYOLO11s-segモデルの詳細なアーキテクチャ図を生成してください。ネットワーク構造の各層を可能な限り包括...
![改善されたYOLO11s-segアーキテクチャの図を、可能な限り多くのネットワーク構造層を正確な構造の詳細とともに示してください。全体構造は左右に分割し、左側は改善されたバックボーン構造、右側は改善されたネックおよびヘッドセクションを表示してください。各構造要素は明確かつ完全である必要があります。全体的なカラースキームは暖色系とし、スタイルはトップレベルのコンピュータサイエンス会議またはジャーナル論文に見られるネットワーク構造図に似せてください。改善されたネットワーク構造は、以下の仕様に基づいています。
入力: [3,640,640]
│
└─バックボーン: MobileNetV4HybridMedium (factor=0.25)
│
├─Conv0: Conv2d(3→8, k=3, s=2) + BN + ReLU6 → [8,320,320]
│
├─Layer1: FusedIB(8→12, s=2) → [12,160,160] (P1)
│
├─Layer2:
│ ├─UIB(12→20, s=2) → [20,80,80]
│ └─UIB(20→20, s=1) → [20,80,80] (P2)
│
├─Layer3:
│ ├─UIB(20→40, s=2) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─4× (UIB+MHSA) → [40,40,40]
│ └─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40] (P3)
│
└─Layer4:
├─UIB(40→64, s=2) → [64,20,20]
├─5× UIB → [64,20,20]
├─4× (UIB+MHSA) → [64,20,20]
└─2× UIB → [64,20,20] (P4)
│
└─ネック:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
512チャンネルの2つのブランチに分割
ブランチA: 直接接続
ブランチ...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FQDBc1BIBGbvje1FqHJjm2d7CaYOob7cn%2Fcd190b7e-4df0-4d77-9c86-6989f592119d%2F9fa32595-8168-4390-8896-0d36eafa5a9f.png&w=3840&q=75)
![改良されたYOLO11s-segモデルの詳細なアーキテクチャ図を生成してください。ネットワーク構造の各層を可能な限り包括的に図示し、層のグループを表現するためにモジュールを使用しても構いませんが、構造的な正確性を確保してください。全体的なレイアウトは左右に分割してください。左側には強化されたバックボーン構造を、右側には改良されたネックとヘッドのコンポーネントを表示してください。各構造ブロックは明確かつ完全である必要があります。配色は暖色系とし、スタイルはトップレベルのコンピュータサイエンス会議またはジャーナル論文に見られる図を模倣してください。具体的な改善点は以下の通りです。この改良版では、階層的な最適化戦略とデュアルブランチ注意機構を採用してYOLO11s-segを強化しています。バックボーンでは、軽量化性能を向上させるために、オリジナルのバックボーンネットワークの代わりにMobileNetV4HybridMediumを使用しています。ネックには、PSA（Position Sensitive Attention）とMona（Multi-scale Operator）を並列ブランチに統合した革新的なデュアルブランチ注意機構であるC2PSA_monaモジュールを組み込んでいます。特徴融合は学習可能な重みによって実現され、複雑なシナリオにおけるマルチスケール特徴表現とロバスト性を大幅に向上させます。ヘッドでは、DWRSeg論文から派生した階層的な特徴強調戦略を採用しています。浅い特徴（P3/8）は、軽量特性を維持するために標準のC3k2モジュールを保持します。中間の特徴（P4/16）は、空間情報洗練機構を通じて深度方向畳み込みとチャネル注意を組み合わせたC3k2_SIRモジュールを使用し、特徴を鮮明にし、エッジの局在化を強化します。これは、不規則なオブジェクトのセグメンテーションに特に適しています。深い特徴（P5/32）は、領域残差化（グローバルコンテキスト抽出）とセマンティック残差化（拡張率[1,3,5]のマルチブランチアトラス畳み込み）を通じて大規模なコンテキスト集約を実現するC3k2_DWRモジュールを採用し、軽量バックボーンネットワークの限られた受容野を効果的に補完します。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fdd1ff8ydE0r2YmRRutlgTwqrekhr45kr%2F11eefaa9-7ae8-41c4-8b1f-ac4138029b28%2F4e817789-1df2-48dc-828d-6c88ffd781f9.png&w=3840&q=75)