在自動駕駛、工業質檢、安防監控等需要「毫秒級反應」的應用場景中，實時目標檢測始終是一條極具挑戰的技術賽道。過去十年裏，YOLO 系列憑藉輕量高效的架構成為該領域的主流方案，從最初的 YOLO 到近年的 YOLOv11、YOLOv12，模型不斷在速度與精度之間尋找新的平衡點。 不過，即便進化多次，YOLO 系列的底層機制依舊面臨共同瓶頸： 要麼像卷積那樣只能在固定感受野內做局部聚合，要
