一种基于改进YOLOv11的目标检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv11的目标检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明提供的目标检测方法，本发明提供的一种基于改进YOLOv11的目标检测方法，通过在YOLOv11卷积神经网络检测模型C3K2层的Bottleneck模块嵌入双重注意力机制模块并进行训练得到目标检测神经网络模型，该双重注意力机制模块由并行的通道注意力模块与频域‑空间协同注意力模块组成，从而通过通道注意力与频域‑空间协同注意力相结合方式共同实现目标图像的多维度特征提取，使得YOLOv11卷积神经网络检测模型在处理复杂场景、遮挡物和小目标时，能够更准确地识别和定位目标，显著提升了目标检测的整体精度。