一、本文介绍
🔥本文给大家介绍使用GAFM 门控自适应融合模模块改进YOLOv11网络模型，模型能够更精确地聚焦于目标区域，减少背景干扰，特别是在复杂场景和小物体检测中，提升了目标检测的准确性和鲁棒性。GAFM通过增强特征流的融合能力和自适应门控机制，改进了YOLOv11的性能，使得其在标注不完全的情况下依然能保持高效且精确的目标检测能力。
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本文目录
一、本文介绍
二、GAFM 门控自适应融合模块介绍
2.1 GAFM 门控自适应融合模块结构图
2.2 GAFM 门控自适应融合模块作用：
2.3 GAFM 门控自适应融合模块原理
2.4 GAFM 门控自适应融合模块优势
三、完整核心代码
四、手把手教你配置模块和修改task.py文件
1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件
2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用
3.修改task.py文件
五、创建涨点yaml配置文件
🚀 创新改进1: yolov11n_GAFM.yaml
🚀 创新改进2: yolov11n_GAFM-2.yaml
🚀 创新改进3: yolov11n_GAFM-3.yaml
六、正常运行
二、GAFM 门控自适应融合模块介绍
摘要：基于深度学习的图像篡改定位（IML）方法近年来取得了显著进展，但通常依赖于大规模的像素级标注数据集。为了应对高质量标注数据集获取的挑战，近年来一些弱监督方法利用图像级标签来分割篡改区域。然而，由于监督信号不足，性能仍然有限。在本研究中，我们探索了一种提高标注效率和检测性能的弱监督形式——涂鸦标注监督。我们使用涂鸦标签重新标注了主流的IML数据集，并提出了首个基于涂鸦的IML（Sc-IML）数据集。此外，我们提出了首个基于涂鸦的弱监督IML框架。具体来说，我们采用自监督训练和结构一致性损失，鼓励模型在多尺度和增强输入下生成一致的预测。此外，我们提出了一个先验感知特征调制模块（PFMM），它自适应地整合来自篡改区域和真实区域的先验信息，以动态调整特征，进一步增强特征的可分辨性和在复杂场景中的预测一致性。我们还提出了一个门控自适应融合模块（GAFM），它利用门
