YOLO11改进 | 特征融合Neck篇之Lowlevel Feature Alignment机制:多尺度检测的革新性突破
##为什么需要重新设计特征融合机制?在目标检测领域,YOLO系列模型因其高效的实时性成为工业界和学术界的标杆。然而,随着应用场景的复杂化(如自动驾驶中的多尺度目标、无人机图像中的小物体检测),传统特征融合策略的局限性逐渐暴露:**特征对齐不足导致语义信息错位、多层级信息融合效率低、小目标特征易丢失**。这些问题直接影响模型在复杂场景下的鲁棒性。针对这一挑战,本文提出一种创新性特征融合机制——**L