YOLO11 小目标检测优化
案例介绍
首先对数据集长尾分布、类别频率与检测性能进行统计分析，定位 YOLO11n 在稀有类别和小目标场景下的性能瓶颈；进一步针对 CBAM、EMA 等注意力机制进行消融实验，发现其会导致 Recall 明显下降，并据此将优化方向转向高分辨率特征表示。
在 YOLO11n 基础上增加 P2 高分辨率检测尺度，用于增强小目标特征表达。在仅增加约 7.7% 参数量的情况下，验证集 mAP50 从 0.289 提升至 0.609，提升约 110.7%，Recall 从 0.275 提升至 0.478，同时完成不同类别频率、目标尺度及模型结构的定量分析和可视化验证。具备目标检测、图像处理、PyTorch 模型训练与调优、实验设计及结果分析经验。
YOLO11 小目标检测优化
案例介绍
基于 TT100K 交通标志数据集完成小目标检测算法优化，负责数据分析、模型训练、问题定位、消融实验、网络结构改进及结果评估等完整流程。
首先对数据集长尾分布、类别频率与检测性能进行统计分析，定位 YOLO11n 在稀有类别和小目标场景下的性能瓶颈；进一步针对 CBAM、EMA 等注意力机制进行消融实验，发现其会导致 Recall 明显下降，并据此将优化方向转向高分辨率特征表示。
在 YOLO11n 基础上增加 P2 高分辨率检测尺度，用于增强小目标特征表达。在仅增加约 7.7% 参数量的情况下，验证集 mAP50 从 0.289 提升至 0.609，提升约 110.7%，Recall 从 0.275 提升至 0.478，同时完成不同类别频率、目标尺度及模型结构的定量分析和可视化验证。具备目标检测、图像处理、PyTorch 模型训练与调优、实验设计及结果分析经验。
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