yolo11改进C32K

YOLOv11 对 C32K 的改进主要包括以下几个方面：

1. **模型设计**：C32K 可能是指较小的模型规模，而 YOLOv11 可能对 C32K 进行了优化，比如增大了神经元的数量或者采用了更深的网络结构，以适应更复杂的任务并提升检测性能。

2. **特征融合**：YOLOv11 可能增加了跨尺度的特征融合策略，如金字塔连接（Pyramid Feature Fusion），以捕获不同尺度的目标信息，这对于小目标检测尤其重要。

3. **训练策略**：针对小模型可能容易过拟合的问题，YOLov11 可能调整了正则化方法、优化了损失函数或者使用了更高效的训练技术来改善 C32K 模型的表现。

4. **效率优化**：对于资源受限的应用，YOLov11 可能会对 C32K 进行轻量化设计，例如剪枝、量化等，以减少计算量和内存占用，同时保持相对良好的检测效果。

5. **精度提升**：通过对底层算法的改进，如锚点生成、预测边界框的调整，YOLOv11 可能在保持模型小巧的同时，提升了在 C32K 类别下的检测精度。

6. **数据集训练**：YOLOv11 可能会利用更多的训练样本和数据增强技术来提升 C32K 对各类目标的识别能力。