프롬프트 설명

개선된 YOLO11s-seg 모델의 상세한 구조 다이어그램을 생성해 주세요. 다이어그램은 네트워크 구조의 각 레이어를 최대한 포괄적으로 보여주어야 하며, 레이어 그룹을 나타내는 모듈을 사용할 수 있지만 구조적 정확성을 보장해야 합니다. 전체 레이아웃은 왼쪽과 오른쪽 섹션으로 나뉘어야 합니다. 왼쪽에는 향상된 백본 구조를, 오른쪽에는 개선된 넥 및 헤드 구성 요소를 표시해야 합니다. 각 구조 블록은 명확하고 완전해야 합니다. 색상 구성표는 따뜻한 색조여야 하며, 스타일은 최상위 컴퓨터 과학 컨퍼런스 또는 저널 논문에서 볼 수 있는 그림을 모방해야 합니다. 구체적인 개선 사항은 다음과 같습니다. 이 개선된 버전은 YOLO11s-seg를 향상시키기 위해 계층적 최적화 전략과 이중 분기 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 백본에서는 MobileNetV4HybridMedium이 원래 백본 네트워크를 대체하여 경량 성능을 향상시킵니다. 넥은 PSA(Position Sensitive Attention)와 Mona(Multi-scale Operator)를 병렬 분기에 통합하는 혁신적인 이중 분기 어텐션 메커니즘인 C2PSA_mona 모듈을 통합합니다. 특징 융합은 학습 가능한 가중치를 통해 달성되어 복잡한 시나리오에서 다중 스케일 특징 표현 및 견고성을 크게 향상시킵니다. 헤드에서는 DWRSeg 논문에서 파생된 계층적 특징 향상 전략이 채택되었습니다. 얕은 특징(P3/8)은 경량 특성을 유지하기 위해 표준 C3k2 모듈을 유지합니다. 중간 특징(P4/16)은 깊이별 컨볼루션과 채널 어텐션을 공간 정보 개선 메커니즘을 통해 결합하여 특징을 선명하게 하고 에지 локализацию를 향상시키는 C3k2_SIR 모듈을 사용하며, 특히 불규칙한 객체 분할에 적합합니다. 깊은 특징(P5/32)은 영역 잔차화(전역 컨텍스트 추출) 및 시맨틱 잔차화(팽창률이 [1,3,5]인 다중 분기 atrous 컨볼루션)를 통해 대규모 컨텍스트 집계를 달성하는 C3k2_DWR 모듈을 사용하여 경량 백본 네트워크의 제한된 수용 필드를 효과적으로 보상합니다.