YOLO11有效涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度_yolov11 小目标检测

针对小目标检测的痛点问题，新增160×160高分辨率检测头，配合动态蛇形卷积与PIoU损失函数，让小目标无处遁形！

一、为什么小目标检测如此困难？

在计算机视觉领域，小目标检测（目标尺寸小于32×32像素）一直是个世界性难题。在无人机巡检、遥感图像分析、工业质检等场景中，小目标漏检率往往高达40%以上。究其原因，主要有三点挑战：

• 特征信息严重丢失：以YOLO11为例，输入图像640×640经过32倍下采样后只剩20×20特征图，微小目标的高频细节特征几乎完全丢失
• 有效感受野不足：标准卷积的固定采样模式难以适应小目标的高斯分布特性，导致特征提取不充分
• 定位精度低下：传统IoU损失对微小目标的位置偏差极度敏感，几个像素的偏移就会导致检测失败

二、四头检测器的核心创新

2.1 多尺度检测头架构对比

YOLO11默认采用三检测头结构，我们通过增加P2/4检测头实现四头检测：