yolo11改进SGE

### YOLOv11 中改进的 SGE 技术细节

在 YOLOv11 的设计中，为了提升模型对于复杂场景下目标检测的能力，引入了一种称为矩形自校准模块 (Rectangular Calibration Module, RCM)[^2]。虽然提问提及的是 SGE（可能是 Spatial Gradient Estimation 或其他相关技术），但在现有资料中并未直接提到名为 SGE 的特定组件。

然而，在描述的空间梯度估计或类似功能上，RCM 模块起到了相似的作用：

- **空间特征增强**：RCM 能够捕捉到水平和垂直方向上的全局上下文信息，这有助于改善对不同尺度物体尤其是小目标和被遮挡目标的检测精度。

- **多尺度感知能力**：通过加强网络内部各层之间的交互作用，使得模型能够更好地理解输入图像中的结构化信息，从而提高整体性能表现。

因此，尽管没有找到关于 "SGE" 明确的技术说明，但从功能角度来看，RCM 可能实现了类似于所询问的空间梯度估计的效果——即增强了模型处理复杂环境下的视觉数据的能力。

def apply_rcm(feature_map):
    """
    应用矩形自校准模块(RCM)于给定特征图.
    
    参数:
        feature_map (Tensor): 输入特征图
    
    返回:
        Tensor: 经过RCM处理后的特征图
    """
    # 假设这里是具体的实现逻辑
    pass