YOLO11涨点优化：Neck二次创新 | 融合Context Aggregation Module (CAM)，捕获不同感受野下的多尺度上下文信息

核心导读：你是否遇到过YOLO11在复杂背景下小目标频频漏检、难以区分前景与背景的困扰？本文将深入剖析YOLO11颈部网络（Neck）为何在上下文聚合上存在短板，并引入Context Aggregation Module（CAM）进行二次创新改造，真正实现多感受野下的多尺度上下文信息深度融合。文章不仅提供完整的代码实现与调参策略，还给出TensorRT部署、OpenVINO加速等工程化落地方案，最后与YOLOv12、RT-DETR等竞品进行全方位对比。全文干货密度极高，建议先收藏再阅读！

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• 1. 问题背景：为什么YOLO11的Neck需要“二次创新”？
• 2. Context Aggregation Module (CAM) 模块深度解析