YOLOv11涨点改进| ECCV 2026|卷积创新改进篇| 引入PKS多核感受野卷积模块，不仅能提取局部纹理和边缘细节，还能获得上下文信息，助力遥感目标检测、旋转目标检测、小目标检测有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用PKS 多核感受野模块改进YOLOv11网络模型，增强网络对不同形态、不同尺度目标的空间特征建模能力，使YOLOv11不仅能提取局部纹理和边缘细节，还能获得更大范围的上下文信息。PKS通过“小核深度卷积 + 条带卷积 + 稀疏方形卷积 + 密集方形卷积”的异构多核结构，构建多尺度、多方向、多形态感受野：条带卷积有利于建模桥梁、道路、船舶、杆状物等细长目标，方形卷积有利于保持车辆、建筑、球场等规则目标的空间完整性，稀疏大感受野分支则增强复杂背景下的上下文理解。

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本文目录

一、本文介绍

二、PKS 多核感受野模块介绍

⭐PKINet-v2主干架构图

2.1 PKS 多核感受野模块结构图

2.2 PKS 多核感受野模块的作用：

2.3 PKS 多核感受野模块的原理

2.4 PKS 多核感受野模块的优势

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

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六、正常运行

二、PKS 多核感受野卷积模块介绍

摘要：遥感图像（RSI）中的目标检测面临几何与空间复杂性的双重挑战：目标物体可能呈现多种纵横比，并在不同场景中具有广泛的尺寸范围。现有的RSI骨干网络分别针对这两个问题进行处理——要么采用各向异性条带核来建模细长目标，要么使用各向同性大核来捕捉更广泛的情境信息。然而，这两种孤立的处理方式都存在明显缺陷：仅使用条带核的设计会破坏规则形状目标的空间连贯性并削弱细微特征；而各向同性大核则常导致严重背景噪声和细长结构的几何失配。本文扩展了PKINet框架，提出了一种强大高效的统一架构——多核感知网络v2（PKINet-v2），该架构能同时应对上述两大挑战。PKINet-v2将各向异性轴向条带卷积与各向同性方形核相结合，构建多尺度感受野，在保留精细局部纹理的同时逐步