yolov8结合vmamba，目标检测涨点起飞！

最新推荐文章于 2025-07-04 09:46:08 发布
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分类专栏： mamba 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sakura_zhl/article/details/144633784
  1. 1.基础环境的安装（默认在linux+ubuntu+anaconda）具体细节可以参考我的上一篇博客https://blog.youkuaiyun.com/Sakura_zhl/article/details/144562240，其中的不同点只有causal_conv1d和mamba_ssm两个包的版本不同。 
    conda create -n VMamba python==3.10.13
conda activate VMamba
conda install cudatoolkit==11.8 -c nvidia
pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-nvcc
conda install packaging
pip install mmcv==2.1.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.1/index.html
pip install mmengine==0.10.1
pip install mmdet==3.3.0 mmsegmentation==1.2.2 mmpretrain==1.2.0
pip install causal_conv1d==1.0.0
pip install mamba_ssm==1.0.1
  2. 核心代码文件的创建与添加。在ultralytics/nn文件夹，建立Addmoudules文件夹，并在该文件夹下建立vmamba.py和__init__.py。打开task.py
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YOLOv8改进 | 自定义数据集训练 | VMamba助力YOLOv8检测（附完整代码 + 修改教程 + 运行教程+个人数据标注教程+半自动标注教程+训练结果可视化教程+部署教程）
weixin_51988935的博客
10-08 2188
本文还详细探讨了如何将Mamba注意力模块应用于YoloV8，创造出Yolo-Mamba网络，该网络在全局特征捕捉能力上得到了显著提升。并在文末提供全部代码与数据集的百度云盘链接，可一键部署运行
YOLOV8 中使用Vmamba。
qq_43190806的博客
04-19 4530
yolov8中使用SS2D，vmamba
YOLO11改进-mamba-引入 Hybrid Module 提升复制场景下的多尺度 小目标问题，减少噪声
qq_64693987的博客
06-03 1255
本文提出一种结合Transformer与Mamba的混合模型HybridModule，用于改进YOLOv11目标检测性能。该模型通过Transformer的自注意力机制实现补丁级全局语义理解，同时利用Mamba的线性计算复杂度捕获像素级长程依赖，形成双层次交互学习框架。实验表明，该改进有效提升了小目标检测精度和复杂场景下的上下文关联能力。文章详细介绍了将HybridModule集成到YOLOv11的具体实现步骤，包括代码修改、模型配置和训练流程，为相关研究提供了可复现的技术方案。
Mamba+目标检测：登Nature子刊新高度！小目标检测性能飞跃，刷新SOTA记录！
m0_73122726的博客
10-11 1589
近期，随着Mamba的横空出世，目标检测领域迎来了诸多崭新进展，尤为瞩目的是在Nature子刊上发表的YOLOv5_mamba，其在小目标检测方面展现出了卓越的性能，达到了业界的顶尖水平。为了方便大家能够更好的掌握这个创新思路，然后运用到自己的文章中，我为大家整理了最新的Mamba+目标检测研究论文！
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块 （Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步）
qq_45972324的博客
05-02 6590
在医学图像分割领域，基于 CNN 和基于 Transformer 的模型都得到了广泛的探索。然而，CNN 在远程建模能力方面表现出局限性，而 Transformer 则受到其二次计算复杂性的阻碍。最近，以 Manba 为代表的状态空间模型 （SSM） 已成为一种很有前途的方法。它们不仅擅长对长距离交互进行建模，而且还保持线性计算复杂性。在本文中，利用状态空间模型，我们提出了一种用于医学图像分割的 U 形架构模型，名为 Vision Mamba UNet （VM-UNet）。
mamba复现—mamba+yolov8魔改（win）
锁我喉是吧
05-11 7058
将Mamba结合到Yolov8架构中的方法，旨在展示其在目标检测任务中的潜力。通过结合Mamba的优势，Yolov8_MambaCBAM旨在改善长距离信息捕获和全局建模能力，以提高目标检测任务的性能...
YOLOv8独家改进：mamba系列 | 视觉态空间（VSS）块结合C2f二次创新，提升捕捉广泛的上下文信息 | VMamba2024年最新成果
05-20 2335
视觉态空间（VSS）块结合C2f二次创新，提升捕捉广泛的上下文信息
爆改YOLOv8 |YOLOv8融合Mamba注意力机制MLLA
weixin_43986124的博客
08-18 3164
Mamba, MLLA注意力，yolov8改进，发刊必备
《YOLOv8原创自研》专栏介绍 & 优快云独家改进创新实战&专栏目录
12-02 1万+
全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！
《YOLOv9魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录
03-28 5128
《YOLOv9魔术师专栏》专栏介绍
YOLOv8改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制
Limiiiing的博客
01-03 450
本文记录的是利用模块优化的目标检测网络模型。模块具有独特优势。它不同于传统模块，能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱，要么反之，而模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势，通过独特的结构设计，能够在保持计算效率的同时，精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于的模型改进和二次创新，能够更加关注图像中的重要特征区域，抑制背景等无关信息的干扰，从而突出目标物体的关键特征。Demystify Mamba in Vision
YOLOv8改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv8-L !!! 最新的发文热点
Limiiiing的博客
12-26 198
Vision Clue Merge模块在Mamba - YOLO模型中同样重要，主要负责在模型的下采样过程中处理特征图，为后续的特征融合和目标检测任务提供更有效的信息。
YoloV8改进策略：BackBone改进|EfficientVMamba（独家原创）
m0_47867638的博客
03-29 3179
先前的轻量级模型开发努力主要集中在基于CNN和Transformer的设计上，但仍面临持续的挑战。CNN擅长局部特征提取，但会牺牲分辨率，而Transformer提供了全局范围，但会加剧计算需求ON2。这种持续存在的准确性和效率之间的权衡仍然是一个重大障碍。最近，状态空间模型（SSM），如Mamba，已在语言建模和计算机视觉等各种任务中显示出出色的性能和竞争力，同时将全局信息提取的时间复杂度降低到ON。
YoloV8改进策略：Block改进|Mamba-UNet改进YoloV8，打造全新的Yolo-Mamba网络
m0_47867638的博客
02-16 4072
本文尝试使用Mamba的VSSBlock替换YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba网络。在医学图像分析的最新进展中，卷积神经网络（CNN）和视觉转换器（ViT）都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色，而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而，这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限，这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发，该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型（SSM）的增强计算
YoloV8改进策略：Block改进|轻量级的Mamba打造优秀的YoloV8|即插即用，简单易懂|附Block结构图|检测、分割、关键点均适用（独家原创）
m0_47867638的博客
04-11 3568
UNet [16]，作为医学图像分割领域一个广为人知的算法，在涉及医学器官和病灶的各种分割任务中得到了广泛应用，涵盖了多种医学图像模态。其对称的U形编解码器架构与整体的跳跃连接为分割模型奠定了基础，催生了一系列基于U形结构的研究工作 [8,15,18]。然而，作为基于卷积神经网络（CNN）的模型，UNet受限于卷积操作的固有局部性，这限制了其理解显式全局和长距离语义信息交互的能力 [2]。一些研究尝试通过采用空洞卷积层 [5]、自注意力机制 [19] 和图像金字塔 [25] 来缓解这一问题。
Mamba-YOLO：Mamba 主干网络适合处理更复杂的数据和场景 + Apache-2.0 开源可商用
Debroon
06-20 9064
在Mamba YOLO的架构中，核心组件如SS2D结构、ODSSBlock、Local Spatial Block (LS Block)、和Residual Gated Block (RG Block)与高级组成部分如ODMamba Backbone、Simple Stem、ODSSBlocks、Vision Clue Merge、PAFPN和Head之间存在直接的层级和功能关系。通常，Head会设置不同尺度的检测层，以处理从小到大的各种对象，确保模型可以广泛地适应不同的目标尺寸和场景。
超详细||YOLOv8基础教程（环境搭建，训练，测试，部署看一篇就够）（在推理视频中添加FPS信息）
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liuzifu123的博客
11-11 2万+
2. 安装ultralytics（YOLOv8改名为ultralytics）这里有两种方式安装ultralytics3. 安装wandb登录自己的wandb账号。
YOLO-Mamba大火！15种创新思路全面汇总！
Aimoxin111的博客
03-31 493
Mamba Block Attention Module (MBAM)：提出了基于Mamba的注意力模块，包括Mamba空间注意力模块（MSAM）和Mamba通道注意力模块（MCAM），分别从空间和通道维度计算图像的注意力。然而，随着研究的深入，研究人员不断探索如何进一步提升其性能，包括更高的检测精度、更快的推理速度以及更好的适应性。MambaFusion-PAN：提出了一种基于SSM的特征融合机制，包括并行引导选择性扫描（PGSS）算法和串行引导选择性扫描（SGSS）算法，用于视觉和语言特征的融合。
Mamba-YOLOv8深度解析：基于状态空间模型的下一代目标检测架构（含完整代码与实战部署）文末含资料链接！
最新发布
FJN110的博客
07-04 36
通过本文的完整指南，您将掌握从理论创新到工程落地的全流程技术细节。立即动手实践，开启目标检测的新纪元！
yolov8小目标检测涨点neck改进
04-01
### YOLOv8 小目标检测 Neck 改进方法及其性能优化 为了提高YOLOv8在小目标检测方面的表现，可以通过改进模型的颈部（Neck）结构实现更高效的特征融合。以下是具体的方法和技术细节： #### 1. 更换 Neck 结构为 BiFPN 传统的 YOLOv8 使用的是 PANet 或 CSP-PANet 作为颈部结构，但针对小目标检测任务，可以将其替换为 **双向特征金字塔网络 (BiFPN)**[^2]。BiFPN 的设计能够更加高效地融合多尺度特征，从而改善对小目标的捕捉能力。 - **特点**: - 双向自顶向下和自底向上的路径连接。 - 权重分配机制用于平衡不同层次特征的重要性。 - 提高了跨尺度信息传递效率。 ```python import torch.nn as nn class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, num_channels=64): super(BiFPN, self).__init__() # 定义上下采样操作和其他必要的组件... def forward(self, inputs): p3_in, p4_in, p5_in = inputs # 自顶向下路径 p5_upsampled = nn.Upsample(size=(p4_in.shape[-2], p4_in.shape[-1]))(p5_in) p4_out = p4_in + p5_upsampled p4_upsampled = nn.Upsample(size=(p3_in.shape[-2], p3_in.shape[-1]))(p4_out) p3_out = p3_in + p4_upsampled # 自底向上路径 p3_downsampled = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(p3_out) p4_out += p3_downsampled p4_downsampled = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(p4_out) p5_out = p5_in + p4_downsampled return [p3_out, p4_out, p5_out] ``` --- #### 2. 添加专门的小目标检测层 除了更换 Neck 结构外，还可以通过增加特定于小目标检测的分支来进一步提升性能。这种额外的分支会专注于提取更高分辨率的特征图，并结合全局注意力机制以突出小目标区域[^3]。 - **实施方式**: - 增加一个浅层特征提取模块，在早期阶段捕获更多纹理信息。 - 利用 GAM（Global Attention Mechanism）强化重要区域的权重分布[^1]。 ```python class SmallObjectDetectionLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SmallObjectDetectionLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.gam = GlobalAttentionModule() # 全局注意力模块 def forward(self, x): features = self.conv(x) attended_features = self.gam(features) return attended_features ``` --- #### 3. 调整损失函数以适应小目标特性 由于小目标占据图像的比例较低，可能会影响训练过程中的梯度更新。因此，建议调整损失函数的设计，例如采用 **WIoUv3** 替代标准 IoU 计算方式。这种方法能够在计算边界框匹配程度时给予小目标更多的关注。 - **优势**: - 针对面积较小的目标提供更高的惩罚系数。 - 减少因误分类而导致的误差累积。 --- #### 4. 数据增强策略支持 尽管上述改进集中在模型架构层面，但在实际应用中配合适当的数据增强手段同样不可或缺。例如： - 对输入图片进行随机缩放和平移处理。 - 应用马赛克拼接技术扩充样本多样性。 --- ### 实验验证与结论 经过以上改造后，新版本的 YOLOv8 在多个公开数据集上表现出明显优于原版的结果，特别是在 Camera Trap 和 VisDrone 这类含有大量微小对象的任务场景下。最终测试表明平均精度均值 mAP@0.5 达到了约 7%~9% 的增长幅度。 ---
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