[yolov11改进系列]基于yolov11替换卷积神经网CNN为KANConv的python源码+训练源码

原创已于 2025-05-27 14:00:51 修改 · 866 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#YOLO #cnn #python

于 2025-05-26 21:14:19 首次发布

[KANConv网络介绍]

Kolmogorov-Arnold网络（Convolutional KANs），这种架构旨在将Kolmogorov-Arnold网络
（KANs）的非线性激活函数整合到卷积层中，从而替代传统卷积神经网络（CNNs）的线性变换。与标准的卷积神经网络（CNN）相比，KANConv层引入了更多的参数，因为每个卷积核元素都需要额外的可学习函数。这使得它能够更好地捕捉数据中的空间关系。在实验中，KANConv 层在图像识别等任务中常常表现出比传统卷积层更高的精度，特别是当网络架构经过精心优化时。

Kolmogorov-Arnold网络（KAN）是多层感知器Q（MLP）的有前途的替代品。KAN 与 MLP 一样具有强大的数学基础：MLP 基于通用近似定理，而KAN基于Kolmogorov-Arnold表示定理。KAN和MLP是双重的：KAN在边缘上具有激活函数，而MLP在节点上具有激活函数。多层感知器（MLP）与 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）的比较如下图（摘自论文）：

KANs与传统 MLPs在节点（神经元）上使用固定激活函数不同，KANs在边（权重）上使用可学习的激活函数，权重以B 样条函数形式表示，每个激活函数可根据输入调整细粒度参数。虽然定理原始形式仅涉及两层网络，KANs通过堆叠更多层（深度和宽度任意）实现更复杂的函数拟合能力，KANConv2D利用不同类型的激活函数，以Conv2D 格式提供各种Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）层的实现。KANConv2D不同类型激活函数如下：KANConv2d：原始基于 B 样条的 KAN 的卷积版本。
FastKANConv2d：使用径向基函数（RBF）作为激活函数，这是的更快变体。KANConv2D FasterKANConv2d：采用反射开关激活函数（RSWAF）。
ChebyKANConv2d：使用Chebyshev多项式作为激活函数。
GRAMKANConv2d：实现Gram多项式作为激活函数。
WavKANConv2d：使用 Wavelet 变换作为激活函数。
JacobiKANConv2d：使用Jacobi多项式作为激活函数。
ReLUKANConv2d：将 ReLU 的修改版本合并为激活函数。
RBFKANConv2d：另一种使用径向基函数（RBF）作为激活函数的实现。

【yolov11框架介绍】

2024 年 9 月 30 日，Ultralytics 在其活动 YOLOVision 中正式发布了 YOLOv11。YOLOv11 是 YOLO 的最新版本，由美国和西班牙的 Ultralytics 团队开发。YOLO 是一种用于基于图像的人工智能的计算机模

Ultralytics YOLO11 概述

YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。

Key Features 主要特点

增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。
针对效率和速度进行优化：YOLO11 引入了精致的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度并保持准确性和性能之间的最佳平衡。
使用更少的参数获得更高的精度：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
跨环境适应性：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保最大的灵活性。
支持的任务范围广泛：无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测 (OBB)，YOLO11 旨在应对各种计算机视觉挑战。

与之前的版本相比，Ultralytics YOLO11 有哪些关键改进？

Ultralytics YOLO11 与其前身相比引入了多项重大进步。主要改进包括：

增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测。
优化的效率和速度：精细的架构设计和优化的训练管道可提供更快的处理速度，同时保持准确性和性能之间的平衡。
使用更少的参数获得更高的精度：YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
跨环境适应性：YOLO11可以跨各种环境部署，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。
支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，例如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向对象检测 (OBB)

【测试环境】

windows10 x64

ultralytics==8.3.0

torch==2.3.1

【改进流程】

1. 新增KANConv.py实现模块（代码太多，核心模块源码请参考改进步骤.docx）然后在同级目录下面创建一个init_.py文件写代码

from .KANConv import *

2. 文件修改步骤

修改tasks.py文件

创建模型配置文件

yolo11-KANConv.yaml内容如下：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs

# YOLO11n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, KANConv2d, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]
  - [-1, 1, KANConv2d, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
  - [-1, 1, KANConv2d, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 2, C3k2, [512, True]]
  - [-1, 1, KANConv2d, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10

# YOLO11n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, KANConv2d, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, KANConv2d, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

3. 验证集成

使用新建的yaml配置文件启动训练任务：

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('yolo11-KANConv.yaml')  # build from YAML and transfer weights
        # Train the model
    results = model.train(data='coco128.yaml',epochs=100, imgsz=640, batch=8, device=0, workers=1, save=True,resume=False)

成功集成后，训练日志中将显示KANConv模块的初始化信息，表明已正确加载到模型中。

【训练说明】

第一步：首先安装好yolov11必要模块，可以参考yolov11框架安装流程，然后卸载官方版本pip uninstall ultralytics，最后安装改进的源码pip install .
第二步：将自己数据集按照dataset文件夹摆放，要求文件夹名字都不要改变
第三步：分别打开train.py,coco128.yaml和模型参数yaml文件修改必要的参数，最后执行python train.py即可训练

温馨提示：改进后训练模型显存需要很大，我电脑是8GB显存显卡RTX2070,batchsize设置1勉强可以训练，因此建议大家电脑显存>=8G才行

【提供文件】

├── [官方源码]ultralytics-8.3.0.zip
├── train/
│   ├── coco128.yaml
│   ├── dataset/
│   │   ├── train/
│   │   │   ├── images/
│   │   │   │   ├── firc_pic_1.jpg
│   │   │   │   ├── firc_pic_10.jpg
│   │   │   │   ├── firc_pic_11.jpg
│   │   │   │   ├── firc_pic_12.jpg
│   │   │   │   ├── firc_pic_13.jpg
│   │   │   ├── labels/
│   │   │   │   ├── classes.txt
│   │   │   │   ├── firc_pic_1.txt
│   │   │   │   ├── firc_pic_10.txt
│   │   │   │   ├── firc_pic_11.txt
│   │   │   │   ├── firc_pic_12.txt
│   │   │   │   ├── firc_pic_13.txt
│   │   └── val/
│   │       ├── images/
│   │       │   ├── firc_pic_100.jpg
│   │       │   ├── firc_pic_81.jpg
│   │       │   ├── firc_pic_82.jpg
│   │       │   ├── firc_pic_83.jpg
│   │       │   ├── firc_pic_84.jpg
│   │       ├── labels/
│   │       │   ├── firc_pic_100.txt
│   │       │   ├── firc_pic_81.txt
│   │       │   ├── firc_pic_82.txt
│   │       │   ├── firc_pic_83.txt
│   │       │   ├── firc_pic_84.txt
│   ├── train.py
│   ├── yolo11-KANConv.yaml
│   └── 训练说明.txt
├── [改进源码]ultralytics-8.3.0.zip
├── 改进原理.docx
└── 改进流程.docx

【常见问题汇总】
问：为什么我训练的模型epoch显示的map都是0或者map精度很低?
回答：由于源码改进过，因此不能直接从官方模型微调，而是从头训练，这样学习特征能力会很弱，需要训练很多epoch才能出现效果。此外由于改进的源码框架并不一定能够保证会超过官方精度，而且也有可能会存在远远不如官方效果，甚至精度会很低。这说明改进的框架并不能取得很好效果。所以说对于框架改进只是提供一种可行方案，至于改进后能不能取得很好map还需要结合实际训练情况确认，当然也不排除数据集存在问题，比如数据集比较单一，样本分布不均衡，泛化场景少，标注框不太贴合标注质量差，检测目标很小等等原因
【重要说明】
我们只提供改进框架一种方案，并不保证能够取得很好训练精度，甚至超过官方模型精度。因为改进框架，实际是一种比较复杂流程，包括框架原理可行性，训练数据集是否合适，训练需要反正验证以及同类框架训练结果参数比较，这个是十分复杂且漫长的过程。