YOLOv9改进 | Conv篇 | 最新轻量化自适应提取模块LAE助力边缘设备部署计算（附代码 + 修改教程 + 运行教程）

最新推荐文章于 2025-08-19 16:24:28 发布
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分类专栏： YOLOv9有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 python 机器学习 YOLOv9-s
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一、本文介绍

本文给大家带来的一个改进机制是最新由LSM-YOLO提出的轻量化自适应特征提取（Lightweight Adaptive Extraction, LAE）模块，其是LSM-YOLO模型中的关键模块，旨在进行多尺度特征提取，同时降低计算成本。LAE通过以下方式实现更有效的特征提取：多尺度特征提取、自适应特征提取。LAE模块可以在不增加额外参数的情况下提高了模型对ROI区域的检测性能。​

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目录

一、本文介绍

二、LAE结构介绍

三、核心代码

四、手把手教你添加本文机制

4.1 LAE添加步骤

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

五、正式训练

5.1 YOLOv9-s的yaml文件

5.2 训练过程截图 

五、本文总结

二、LAE结构介绍

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首先，该模型利用LAE对特征提取进行细化，从多尺度特征图中获取更多的上下文信息和高分辨率细节，从而在提取医学图像感兴趣区域细节特征的同时，降低了噪声的影响。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~维度映射：LAE模块采用维度映射技术，将输入图像的尺寸调整为特定的比例（例如1/16），以便于后续的特征提取和融合过程。
YOLOv12改进策略【卷积层】| 2024最新轻量级自适应提取模块 LAE 即插即用 保留局部信息和全局信息
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减少参数和计算成本：在多尺度特征提取中，相较于传统卷积方法，旨在降低参数数量和计算成本，同时提取具有更丰富语义信息的特征。保留局部信息：传统卷积过程中边缘和角落的像素信息易丢失，而这些局部信息在医学成像中对表示ROI目标和周围区域的隐含信息尤为重要。同时，特征图中相邻像素间存在信息差异，包含目标的像素信息熵高于相邻像素，所以希望在采样过程中保留信息含量高的像素。解决卷积局限性。
YOLOv8改进策略【卷积层】| 2024最新轻量级自适应提取模块 LAE 即插即用 保留局部信息和全局信息
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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
03-22
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何使用VMamba改进YOLOv8并在自定义数据集上进行训练，包括代码、修改教程、运行方法、数据标注、半自动标注、可视化及部署流程。首先，我得回顾用户提供的引用内容，看看有哪些相关信息可以利用。 用户提到了引用[1]关于半自动标注的方法，引用[2]和[3]涉及YOLOv8的数据集标注、训练和环境配置，引用[4]则提到YOLO11与VMamba的结合。但用户的问题是关于YOLOv8和VMamba的改进，所以可能需要整合这些信息，尤其是如何将VMamba应用到YOLOv8中。 首先，我需要确认VMamba是什么。根据引用[4]，VMamba可能是一种基于状态空间模型（SSM）的模块，用于改进视觉任务的性能。这可能类似于将视觉Transformer结构引入YOLO系列，如YOLOv5或v8中使用Transformer模块的做法。因此，改进YOLOv8可能需要将VMamba模块集成到其网络结构中，替代原有的某些组件，比如C2f模块或者作为注意力机制。 接下来，数据准备方面，用户提到了半自动标注。根据引用[1]，半自动标注需要先用已标注的数据训练一个初始模型，然后用模型推理生成预标注，再人工微调。这可以应用到自定义数据集的标注流程中，减少人工工作量。因此，在回答中需要包含如何利用YOLOv8进行半自动标注的步骤，例如使用训练好的模型生成预标注，再使用labelImg进行调整。 然后，模型改进部分，需要指导用户如何修改YOLOv8的代码以集成VMamba。这可能涉及在模型的backbone或neck部分替换原有模块。例如，在YOLOv8的common.py中添加VMamba模块的定义，然后在yaml配置文件中调整模型结构，引用新的模块。这部分需要具体的代码修改示例，如如何定义VMamba类，修改yaml文件中的结构，并确保前向传播正确。 训练配置方面，用户需要知道如何设置数据集路径、调整超参数，以及使用CUDA环境进行训练。引用[3]提到使用CUDA加速训练，所以需要确保环境配置正确，包括安装PyTorch、CUDA工具包等。此外，数据集的划分（训练集、验证集、测试集）也是关键步骤，可能需要参考引用[4]中的dataset_split.py脚本来处理。 训练后的可视化和部署部分，需要指导用户使用YOLOv8内置的工具进行结果可视化，比如绘制损失曲线、计算mAP等指标。部署可能涉及导出模型为ONNX或TensorRT格式，以便在不同平台上运行。这里需要简要说明导出命令和使用方法。 可能遇到的问题包括环境配置错误、模块导入问题、训练时的显存不足等。需要提醒用户检查CUDA版本、依赖库的安装，以及调整batch size等参数。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能进一步的需求，比如性能分析、优化方法、应用场景等，这些问题可以帮助用户更深入地理解整个流程。 现在需要将这些思考整理成一个结构化的回答，确保每个步骤清晰，并引用提供的资料中的相关信息，比如半自动标注部分引用[1]，数据集标注的作用引用[2]，环境配置引用[3]，数据处理的脚本引用[4]。同时，按照用户的要求，所有数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能涉及较少的数学内容，但如果有的话需要注意格式。代码部分需要用代码块，并正确使用LaTeX语法。</think>以下是如何使用VMamba改进YOLOv8并在自定义数据集上训练的完整流程，结合半自动化标注、训练可视化和部署： --- ### 一、数据准备与半自动化标注 1. **数据标注** - **人工标注阶段**：使用LabelImg标注至少2000张样本，生成XML文件[^2]。 - **半自动化标注**： 1. 训练初始模型：基于标注数据训练YOLOv8模型[^3]。 2. 模型推理生成预标注： ```bash yolo detect predict model=best.pt source=unlabeled_images/ ``` 3. 将推理结果转换为XML格式，用LabelImg微调预标注框[^1]。 2. **数据集划分** 使用脚本（如`dataset_split.py`[^4]）将数据划分为训练集、验证集和测试集： ```python # 配置参数示例 classes = ["cat", "dog"] source_file_path = "data/annotations/" images_file_path = "data/images/" ``` --- ### 二、模型改进：VMamba集成到YOLOv8 1. **代码修改** - **步骤1**：在YOLOv8的`common.py`中添加VMamba模块： ```python class VMamba(nn.Module): def __init__(self, c1, c2): super().__init__() self.mamba = MambaBlock(d_model=c1) # 假设MambaBlock已实现 self.conv = Conv(c1, c2, k=3) def forward(self, x): return self.conv(self.mamba(x)) ``` - **步骤2**：修改模型配置文件（如`yolov8m.yaml`）： ```yaml backbone: - [-1, 1, VMamba, [512]] # 替换原有模块 ``` 2. **环境配置** 安装CUDA和依赖库： ```bash pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics ``` --- ### 三、训练与可视化 1. **训练命令** ```bash yolo detect train data=custom.yaml model=yolov8m.yaml pretrained=weights/yolov8m.pt epochs=100 imgsz=640 ``` 2. **可视化工具** - **训练日志**：使用`TensorBoard`查看损失曲线和mAP： ```bash tensorboard --logdir runs/detect/train ``` - **推理可视化**： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO(&#39;best.pt&#39;) model.predict(source=&#39;test.jpg&#39;, show=True) ``` --- ### 四、模型部署 1. **导出为ONNX/TensorRT** ```bash yolo export model=best.pt format=onnx # 导出为ONNX yolo export model=best.pt format=engine # 导出为TensorRT ``` 2. **部署推理** 使用OpenCV或TensorRT加载模型： ```python import cv2 dnn = cv2.dnn.readNetFromONNX(&#39;best.onnx&#39;) ``` ---
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