![Пожалуйста, предоставьте схему улучшенной архитектуры YOLO11s-seg, отображающую как можно больше слоев структуры сети с точными структурными деталями. Общая структура должна быть разделена на левую и правую части. Левая сторона должна иллюстрировать улучшенную структуру backbone, а правая сторона должна отображать улучшенные секции neck и head. Каждый структурный компонент должен быть четким и полным. Общая цветовая схема должна быть в теплых тонах, а стиль должен напоминать схемы структуры сети, встречающиеся в статьях ведущих конференций или журналов по информатике. Улучшенная структура сети основана на следующих спецификациях:
Вход: [3,640,640]
│
└─Backbone: 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)
│
└─Neck:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
Разделение на две ветви по 512 каналов
Ветвь A: Прямое соединение
Ветвь...](/_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)
Описание промпта
Пожалуйста, предоставьте схему улучшенной архитектуры YOLO11s-seg, отображающую как можно больше слоев структуры сети с точными структурными деталями. Общая структура должна быть разделена на левую и правую части. Левая сторона должна иллюстрировать улучшенную структуру backbone, а правая сторона должна отображать улучшенные секции neck и head. Каждый структурный компонент должен быть четким и полным. Общая цветовая схема должна быть в теплых тонах, а стиль должен напоминать схемы структуры сети, встречающиеся в статьях ведущих конференций или журналов по информатике. Улучшенная структура сети основана на следующих спецификациях: Вход: [3,640,640] │ └─Backbone: 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) │ └─Neck: │ ├─SPPF: │ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5) │ └─C2PSA_mona ×2: Разделение на две ветви по 512 каналов Ветвь A: Прямое соединение Ветвь...
![Пожалуйста, создайте подробную архитектурную схему улучшенной модели YOLO11s-seg. Схема должна максимально полно иллюстрировать каждый слой структуры сети, возможно, используя модули для представления групп слоев, при этом обеспечивая структурную точность. Общая компоновка должна быть разделена на левую и правую секции. Левая сторона должна отображать улучшенную структуру backbone, а правая сторона - улучшенные компоненты neck и head. Каждый структурный блок должен быть четким и полным. Цветовая схема должна быть в теплых тонах, а стиль должен имитировать рисунки, встречающиеся в статьях ведущих конференций или журналов по информатике. Конкретные улучшения основаны на следующем: В этой улучшенной версии используется стратегия иерархической оптимизации и механизм внимания с двумя ветвями для улучшения YOLO11s-seg. В Backbone MobileNetV4HybridMedium заменяет исходную backbone сеть для повышения легковесности. Neck включает модуль C2PSA_mona, инновационный механизм внимания с двумя ветвями, который интегрирует PSA (Position Sensitive Attention) и Mona (Multi-scale Operator) в параллельных ветвях. Слияние признаков достигается за счет обучаемых весов, что значительно улучшает представление многомасштабных признаков и устойчивость в сложных сценариях. В Head принята стратегия иерархического улучшения признаков, взятая из статьи DWRSeg: мелкие признаки (P3/8) сохраняют стандартный модуль C3k2 для сохранения легковесности; промежуточные признаки (P4/16) используют модуль C3k2_SIR, который сочетает в себе глубинный сверточный слой и канальное внимание через механизм Spatial Information Refinement для повышения резкости признаков и улучшения локализации краев, особенно подходящий для сегментации нерегулярных объектов; глубокие признаки (P5/32) используют модуль C3k2_DWR, который обеспечивает агрегацию контекста в большом масштабе посредством региональной резидуализации (извлечение глобального контекста) и семантической резидуализации (многоветвистая атриальная свертка со скоростью расширения [1,3,5]), эффективно компенсируя ограниченное рецептивное поле легковесной backbone сети.](/_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)