一、本文介绍🔥本文给大家介绍使用 MBFE多分支特征增强模块 改进YOLOv13网络模型，MBFE将输入特征划分为增强分支和恒等分支，并通过像素级深度卷积、不同尺度的空间通道选择单元、频率成分选择单元及残差连接进行并行增强，从而联合提取目标的细粒度空间信息、多尺度局部语义和全局频率上下文，同时保留原始特征，减少过度变换造成的信息损失。该设计有助于提高YOLOv13对小目标、密集目标和复杂背景中弱目标的判别能力，降低背景干扰导致的漏检与误检，并通过仅增强部分通道兼顾特征表达与计算效率。🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLOv13创新改进！🔥YOLOv13专栏改进目录：YOLOv13改进包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、HyperACE二次创新、独家创新等几百种创新点改进。全新YOLOv13创新改进专栏链接：全新YOLOv13创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文本文目录一、本文介绍
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