YOLO11改进——融合BAM注意力机制增强图像分类与目标检测能力

深度学习在计算机视觉领域的应用取得了显著进展，尤其是在目标检测（Object Detection）和图像分类（Image Classification）任务中。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效的单阶段检测框架和卓越的实时性能，成为目标检测领域的研究热点。然而，随着应用场景的复杂化和多样化，如何进一步提升模型在复杂背景下的鲁棒性（Robustness）、小目标检测（Small Object Detection）能力以及特征表达能力（Feature Representation Capability），成为亟待解决的问题。本文提出了一种基于BAM（Bottleneck Attention Module）注意力机制的YOLO11改进方案，通过在骨干网络（Backbone）和颈部网络（Neck）中嵌入BAM模块，增强模型对通道维度&#x