硕士论文用YOLO可以毕业吗？_yolo硕士论文-优快云博客

本文原创自研改进：提出新颖的注意力DSAM（Deformable Bi-level Spatial Attention Module），创新度极佳，适合科研创新，效果秒杀CBAM，Channel Attention+Spartial Attention升级为新颖的 Deformable Bi-level Attention+Spartial Attention

BRA注意力问题点：由可变形点选择的键值对缺乏语义相关性。BiFormer中的查询感知稀疏注意力旨在让每个查询聚焦于top-k路由区域。然而，在计算注意力时，选定的键值对受到太多无关查询的影响，减弱了对更重要查询的注意力。

本文改进：DSAM结合C2PSA进行二次创新；

Mask mAP50 从原始的0.673 提升至0.677

《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

YOLO11魔术师

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】

【pose关键点检测】【yolo11-seg分割】

定期向订阅者提供源码工程，配合博客使用。

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为本专栏订阅者提供创新点改进代码，改进网络结构图，方便paper写作！！！

适用场景：红外、小目标检测、工业缺陷检测、医学影像、遥感目标检测、低对比度场景

适用任务：所有改进点适用【检测】、【分割】、【pose】、【分类】等

全网独家首发创新，【自研多个自研模块】，【多创新点组合适合paper 】！！！

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包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU优化、block优化&多层特征融合、轻量级网络设计、24年最新顶会改进思路、原创自研paper级创新等

本项目持续更新 | 更新完结保底≥80+ ，冲刺100+

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2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8、Yolov9等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络！！！

重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

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1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试：

2.数据集介绍

道路裂纹分割数据集是一个全面的4029张静态图像集合,专门为交通和公共安全研究而设计。它非常适合自动驾驶汽车模型开发和基础设施维护等任务。该数据集包括训练、测试和验证集,有助于精确的裂缝检测和分割。

训练集3712张，验证集200张，测试集112张

标签可视化：

3.如何训练YOLO11-seg模型

3.1 修改 crack-seg.yaml

# Ultralytics YOLO  , AGPL-3.0 license
# Crack-seg dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/crack-seg/
# Example usage: yolo train data=crack-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── crack-seg  ← downloads here (91.2 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: D:/ultralytics-seg/data/crack-seg # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 3717 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 112 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 200 images

# Classes
names:
  0: crack

3.2 如何开启训练

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml')
    #model.load('yolov8n.pt') # loading pretrain weights
    model.train(data='data/crack-seg.yaml',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=200,
                batch=16,
                close_mosaic=10,
                device='0',
                optimizer='SGD', # using SGD
                project='runs/train',
                name='exp',
                )

3.3 训练结果可视化

YOLO11-seg summary (fused): 265 layers, 2,834,763 parameters, 0 gradients, 10.2 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Mask(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 7/7 [00:07<00:00,  1.06s/it]
                   all        200        249       0.83      0.784      0.816      0.632      0.746      0.707      0.673      0.228

Mask mAP50 为 0.673

MaskPR_curve.png

BoxPR_curve.png

3.4 自研独家创新DSAM注意力

源码链接：YOLO11涨点优化：原创自研 | 自研独家创新DSAM注意力，基于BiLevelRoutingAttention注意力升级-优快云博客

具有各种注意力模块的视觉变换器在视觉任务上展现出了卓越的性能。虽然在图像分类中使用稀疏自适应注意力（如DAT）取得了显著成果，但在针对语义分割任务进行微调时，由可变形点选择的键值对缺乏语义相关性。BiFormer中的查询感知稀疏注意力旨在让每个查询聚焦于top-k路由区域。然而，在计算注意力时，选定的键值对受到太多无关查询的影响，减弱了对更重要查询的注意力。为解决这些问题，我们提出了可变形双级路由注意力（DBRA）模块

将channel Attention Module替换为Deformable Bi-leve Attention，命名为 Deformable Bi-leve Spatial Attention Module简称DSAM

YOLO11-seg-C2PSA_DSAM summary (fused): 302 layers, 3,122,259 parameters, 0 gradients, 19.6 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Mask(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 7/7 [00:13<00:00,  1.97s/it]
                   all        200        249      0.849      0.739      0.802      0.648      0.788      0.671      0.677      0.234

Mask mAP50 从原始的0.673 提升至0.677

MaskPR_curve.png

YOLO系列配套视频整理打包好了