YOLO11改进-注意力-引入自调制特征聚合模块SMFA

        本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA（自调制特征聚合模块），并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展，目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型（You Only Look Once）一直因其高效和快速而备受关注。然而，尽管YOLOv11在检测精度和速度上有显著提升，但在处理复杂背景或需要捕捉更多局部和全局信息时，仍然面临挑战。为此，我们引入了SMFA，通过提取图像中的全局结构和细节来进一步提高YOLOv11的性能，尤其在识别小物体或复杂背景物体时表现突出。

首先，我们将解析SMFA的工作原理，它通过EASA分支和LDE分支捕获非局部信息和局部细节，协同建模图像的全局结构与局部细节。随后，我们会详细说明如何将该模块与YOLOv11相结合，展示代码实现细节及其使用方法，最终展现这一改进对目标检测效果的积极影响。