![请生成改进后的YOLO11s-seg模型的详细架构图。该图应尽可能全面地展示网络结构的每一层,可以采用模块来表示层组,同时确保结构准确性。整体布局应分为左右两部分。左侧应描绘增强后的骨干网络结构,右侧应展示改进后的颈部和头部组件。每个结构块都应清晰完整。配色方案应为暖色调,风格应模仿顶级计算机科学会议或期刊论文中的图示。具体的改进基于以下内容:此改进版本采用分层优化策略和双分支注意力机制来增强YOLO11s-seg。在Backbone中,MobileNetV4HybridMedium取代了原始骨干网络,以提高轻量化性能。颈部包含C2PSA_mona模块,这是一种创新的双分支注意力机制,它在并行分支中集成了PSA(位置敏感注意力)和Mona(多尺度算子)。通过可学习的权重实现特征融合,显著增强了复杂场景中的多尺度特征表示和鲁棒性。在Head中,采用了源自DWRSeg论文的分层特征增强策略:浅层特征(P3/8)保留标准的C3k2模块以保持轻量化特性;中间特征(P4/16)使用C3k2_SIR模块,该模块通过空间信息细化机制结合了深度卷积和通道注意力,以锐化特征并增强边缘定位,特别适合分割不规则物体;深层特征(P5/32)采用C3k2_DWR模块,该模块通过区域残差化(全局上下文提取)和语义残差化(具有[1,3,5]扩张率的多分支空洞卷积)实现大规模上下文聚合,有效弥补了轻量级骨干网络有限的感受野。](/_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)
请生成改进后的YOLO11s-seg模型的详细架构图。该图应尽可能全面地展示网络结构的每一层,可以采用模块来表示层组,同时确保结构准确性。整体布局应分为左右两部分。左侧应描绘增强后的骨干网络结构,右侧应展示改进后的颈部和头部组件。每个结构块都应清晰完整。配色方案应为暖色调,风格应模仿顶级计算机科学会议或期刊论文中的图示。具体的改进基于以下内容:此改进版本采用分层优化策略和双分支注意力机制来增强YOLO11s-seg。在Backbone中,MobileNetV4HybridMedium取代了原始骨干网络,以提高轻量化性能。颈部包含C2PSA_mona模块,这是一种创新的双分支注意力机制,它在并行分支中集成了PSA(位置敏感注意力)和Mona(多尺度算子)。通过可学习的权重实现特征融合,显著增强了复杂场景中的多尺度特征表示和鲁棒性。在Head中,采用了源自DWRSeg论文的分层特征增强策略:浅层特征(P3/8)保留标准的C3k2模块以保持轻量化特性;中间特征(P4/16)使用C3k2_SIR模块,该模块通过空间信息细化机制结合了深度卷积和通道注意力,以锐化特征并增强边缘定位,特别适合分割不规则物体;深层特征(P5/32)采用C3k2_DWR模块,该模块通过区域残差化(全局上下文提取)和语义残差化(具有[1,3,5]扩张率的多分支空洞卷积)实现大规模上下文聚合,有效弥补了轻量级骨干网络有限的感受野。
请提供改进后的YOLO11s-seg架构图,尽可能详细地展示网络结构的每一层,并保证结构细节的准确性。整体结构应分为左右...