提示词描述

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。