一种结合改进YOLOv11的MXenes光热灭菌智能检测系统

本发明属于计算机视觉领域中的目标检测技术，具体涉及一种结合改进YOLOv11的MXenes光热灭菌智能检测系统。该系统基于YOLOv11网络架构，通过结合RepViT网络架构，采用多尺度特征表示机制，在浅层网络通过RepViT的全局上下文感知能力增强细菌整体特征提取，在深层网络利用深度可分离卷积与SE(Squeeze‑and‑Excitation Networks)通道注意力机制强化大肠杆菌等微小目标的检测能力；结合结构重参数化策略，训练时维持多分支结构学习复杂模式，推理时压缩为单路径高效模型。在大肠杆菌数据集Deepbacs上的实验表明，改进模型在显著降低参数量与计算复杂度的同时提升推理速度，并有效提高小目标检测精度，实现了轻量化与高精度的协同优化，满足嵌入式设备对轻量化与准确性的双重要求。