![請生成 YOLO11s-seg 改良模型的詳細架構圖。該圖應盡可能全面地展示網路結構的每一層,可以利用模組來表示層組,同時確保結構的準確性。整體佈局應分為左右兩部分。左側應描繪增強型骨幹結構,右側應顯示改良後的頸部和頭部組件。每個結構塊都應清晰完整。配色方案應為暖色調,風格應模仿頂級電腦科學會議或期刊論文中的圖形。具體的改進基於以下內容:此改良版本採用分層優化策略和雙分支注意力機制來增強 YOLO11s-seg。在骨幹網路中,MobileNetV4HybridMedium 取代了原始骨幹網路,以提高輕量化性能。頸部包含 C2PSA_mona 模組,這是一種創新的雙分支注意力機制,它在平行分支中集成了 PSA(位置敏感注意力)和 Mona(多尺度運算元)。通過可學習的權重實現特徵融合,顯著增強了複雜場景中的多尺度特徵表示和魯棒性。在頭部,採用了源自 DWRSeg 論文的分層特徵增強策略:淺層特徵 (P3/8) 保留標準的 C3k2 模組以保持輕量化特性;中間特徵 (P4/16) 使用 C3k2_SIR 模組,該模組通過空間資訊細化機制結合了深度卷積和通道注意力,以銳化特徵並增強邊緣定位,特別適合於分割不規則物體;深層特徵 (P5/32) 採用 C3k2_DWR 模組,該模組通過區域殘差化(全局上下文提取)和語義殘差化(具有 [1,3,5] 膨脹率的多分支空洞卷積)實現大規模上下文聚合,有效地補償了輕量級骨幹網路有限的感受野。](/_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)
請生成 YOLO11s-seg 改良模型的詳細架構圖。該圖應盡可能全面地展示網路結構的每一層,可以利用模組來表示層組,同時確保結構的準確性。整體佈局應分為左右兩部分。左側應描繪增強型骨幹結構,右側應顯示改良後的頸部和頭部組件。每個結構塊都應清晰完整。配色方案應為暖色調,風格應模仿頂級電腦科學會議或期刊論文中的圖形。具體的改進基於以下內容:此改良版本採用分層優化策略和雙分支注意力機制來增強 YOLO11s-seg。在骨幹網路中,MobileNetV4HybridMedium 取代了原始骨幹網路,以提高輕量化性能。頸部包含 C2PSA_mona 模組,這是一種創新的雙分支注意力機制,它在平行分支中集成了 PSA(位置敏感注意力)和 Mona(多尺度運算元)。通過可學習的權重實現特徵融合,顯著增強了複雜場景中的多尺度特徵表示和魯棒性。在頭部,採用了源自 DWRSeg 論文的分層特徵增強策略:淺層特徵 (P3/8) 保留標準的 C3k2 模組以保持輕量化特性;中間特徵 (P4/16) 使用 C3k2_SIR 模組,該模組通過空間資訊細化機制結合了深度卷積和通道注意力,以銳化特徵並增強邊緣定位,特別適合於分割不規則物體;深層特徵 (P5/32) 採用 C3k2_DWR 模組,該模組通過區域殘差化(全局上下文提取)和語義殘差化(具有 [1,3,5] 膨脹率的多分支空洞卷積)實現大規模上下文聚合,有效地補償了輕量級骨幹網路有限的感受野。
請提供一份改良後的 YOLO11s-seg 架構圖,盡可能詳細地展示網路結構的各個層級,並包含精確的結構細節。整體結構應...