YOLOv11 改进 - C2PSA | C2PSA融合DML动态混合层（Dynamic Mixing Layer）轻量级设计优化局部细节捕获与通道适应性，提升超分辨率重建质量

前言

本文介绍了动态混合层（DML），并将相关改进模块集成进YOLOv11。DML是SRConvNet核心组件，用于解决轻量级图像超分辨率任务中特征捕捉和通道适应性问题。它通过通道扩展拆分、多尺度动态深度卷积、通道洗牌与融合等步骤，实现多尺度局部信息聚合和通道自适应增强。DML的动态卷积具有内容感知适配和分组共享效率优势，多尺度设计能覆盖全尺度图像细节。我们将DML相关模块集成到YOLOv11，注册并配置yaml文件。实验表明，改进后的YOLOv11有较好的效果。

文章目录： YOLOv11改进大全：卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总

专栏链接: YOLOv11改进专栏

介绍

最近，视觉变换器（Vision Transformers）在多种任务中展现了相较于卷积神经网络（ConvNet）的优势，包括单图像超分辨率（SISR）。变换器的成功可归因于其不可或缺的多头自注意力（MHSA）机制，该机制能够用较少的参数有效地建模全局连接性。然而，MHSA 的二次复杂度通常会导致巨大的计