YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| Conv2Former 通过卷积调制操作简化自注意力机制，利用简单高效的大核卷积提高网络性能
一、本文介绍
本文记录的是利用Conv2Former优化YOLOv11的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息，但资源占用较大。卷积操作资源占用较少，但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former通过卷积调制操作简化了自注意力机制，更有效地利用了大核卷积，在视觉识别任务中表现出较好的性能。
专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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