YOLOv11改进 | Conv篇 | SAConv可切换空洞卷积二次创新C3k2，替换传统下采样Conv

最新推荐文章于 2025-04-21 17:34:39 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 目标检测 计算机视觉 YOLO python YOLOv11
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  一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（Switchable Atrous Convolution, SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到：可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加（含二次创新C3k2机制）。

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  专栏回顾：YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

目录

  一、本文介绍

二、SAConv的机制原理介绍

三、SAConv代码复现 

四、手把手教你添加SAConv 

4.1 SAConv的添加教程

4.1.1 修改一

4.1.2 修改二 

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四 

4.2 SAConv的yaml文件和训练截图

5.2.1 SAConv的yaml文件

5.2.2 SAConv的训练过程截图 

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【YOLOv11改进[CONV]】使用SAconv模块魔改YOLOv11 + 含全部代码和详细修改方式
静谧、淡雅
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【YOLOv8改进-卷积Conv】 SAConv(Switchable Atrous Convolution)：可切换的空洞卷积
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-02 1140
许多现代目标检测器通过采用二次观察和思考机制展示了卓越的性能。在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这一机制。在宏观层面上，我们提出了递归特征金字塔（Recursive Feature Pyramid），该金字塔将特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks）的额外反馈连接融入到底层的自下而上主干层中。在微观层面上，我们提出了可切换空洞卷积（Switchable Atrous Convolution），该卷积通过不同的空洞率卷积特征，并使用切换函数汇集结果。
YOLO场景选型与性能核心底牌！看C3K2、C2F、C3K如何决定应用场景
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利用C3K2优化的感受野和C3K的多尺度特征提取，以更少的参数实现更高的准确度。C3K2、C2F和C3K模块的引入进一步优化了各种应用中的特征提取、多尺度检测和遮挡处理。C3K模块是YOLO特征提取的一个重要进步，它提供了针对不同尺度的物体进行更好的特征提取，多内核设计可以捕获不同对象大小的细节。C3K2、C2F和C3K特征提取模块针对特定的实际应用优化 YOLO模型，平衡了速度、准确性和效率。C2F 提高了遮挡人脸识别的准确性，安全和监控系统依赖于面部识别和人员追踪，通常用于拥挤或遮挡的环境。
YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）
Snu77的博客
11-26 7478
本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到：可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(值得一提的是一个SAConv大概可以降低0.3GFLOPs)。
YOLOv5算法进阶改进（19）— 在主干网络中引入SAConv | 轻量化的可切换空洞卷积
突然好想你
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SAConv是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络（CNN）操作，它是在传统的空洞卷积的基础上进行改进的。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv5主干网络结构中引入SAConv！~🌈
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入SAConv模块
tsg6698的博客
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在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在 COCO test-dev 上，DetectoRS 在目标检测方面实现了最先进的 55.7% 框 AP，在实例分割方面实现了 48.5% 的掩模 AP，在全景分割方面实现了 50.0% PQ。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YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的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~3.3 在tasks.py里引用。
YOLO11改进|卷积篇|引入可切换空洞卷积SAConv
A1983Z的博客
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YOLO11中添加可切换空洞卷积SAConv
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 2024最新线性可变形卷积LDConv替换传统下采样二次创新C3k2（附代码 + 修改方式）
Snu77的博客
11-19 4105
本文给大家带来的最新改进机制是利用2024最新的线性可变形卷积LDConv替换YOLOv11的传统下采样操作（值得一提的是这个作者和RFAConv是同一个作者），介绍了一种新型的卷积操作——线性可变形卷积（LDConv）。LDConv 旨在解决标准卷积操作的局限性，标准卷积在固定形状和大小的局部窗口中进行采样，难以动态适应不同物体的形状。可变形卷积（Deformable Conv）虽然允许灵活的采样位置，但其参数数量随着卷积核大小呈平方增长，计算效率较低。LDConv 提供了比可变形卷积更大的灵活性。
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 全维度动态卷积ODConv卷积二次创新C3k2助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 3788
这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家。
YOLOv11改进 | Conv改进篇 | YOLOv11引入DynamicConv替换普通Conv卷积下采样和C3k2_DynamicConv替换C3k2(来自CVPR2024）
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11-18 540
论文地址点击此处即可跳转代码地址点击此处即可跳转摘要：大规模视觉预训练显著提高了大型视觉模型的性能。然而，我们观察到低 FLOPs 陷阱，即现有的低 FLOPs 模型无法从大规模预训练中受益。在本文中，我们介绍了一种称为 ParameterNet 的新设计原理，旨在增加大规模视觉预训练模型中的参数数量，同时最大限度地减少 FLOPs 的增加。我们利用DynamicConv动态卷积将其他参数合并到网络中，FLOP 仅略有增加。ParameterNet 方法允许低 FLOPs 网络利用大规模视觉预训练。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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Snu77的博客
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
YOLOV7改进-添加SAConv.
毕竟是Shy哥
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3、修改配置文件cfg-training：yolov7.yaml。1、放到common文件夹下，最后面加。4、一般用在3x3卷积上。2、yolo.py下。
[yolo系列：YOLOV7改进-添加CoordConv,SAConv.]
weixin_47869094的博客
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在传统的卷积操作中，卷积核在图像上滑动并执行卷积操作，但是它们对于图像中的位置信息是不敏感的。CoordConv 的目标是使卷积操作变得位置敏感，它在输入特征图中加入了位置信息作为额外的通道。CoordConv 引入了位置信息通道，使得网络对位置信息更敏感，而 SAConv 引入了空间注意力机制，使得网络能够动态地调整卷积核的权重，提高了对不同位置信息的关注度。传统的卷积操作在所有位置都应用相同的卷积核，而SAConv 具有可学习的空间注意力权重，这意味着它能够动态地调整不同位置的卷积核权重。
YOLOv8架构中的SAConv空洞卷积机制：性能优化与未来发展方向
shrgegrb的博客
02-26 790
空洞卷积（也称为扩张卷积）是一种通过在卷积核中引入“空洞”来增加感受野的技术。传统卷积核的每个元素都与输入的相邻元素进行卷积，而空洞卷积通过在卷积核中引入空洞，在每两个卷积核元素之间插入一定数量的“空白”值，从而增加感受野的大小，而不需要增加计算量。随着技术的不断发展，YOLOv8和SAConv模块在目标检测领域的潜力逐渐被揭示。通过引入更多的创新和优化手段，YOLOv8不仅在目标检测精度上取得了重大突破，还在推理速度、硬件适配和跨领域应用等方面展现出巨大的优势。
YOLOv8改进 | 卷积模块 | SAConv可切换空洞卷积
kay_545
07-03 1890
yolov8，yolov8改进，SAConv
YOLOv5改进（SAConv，SAC）
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06-10 1305
3.在models/yolo.py的parse_model中添加C3_SAC。（2）更换yaml配置文件（也可以建一个新的配置文件）（1）将代码添加到models/commen.py中。
pytorch代码实现之SAConv卷积
DM_zx的博客
09-11 1949
SAConv卷积
基于SA-Conv-CTC/Attention端到端语音识别模型的基本原理、实现方法和主要流程
雷恩Layne
07-20 2552
文章目录摘要1. 引言2. 模型描述2.1 混合编码器2.2 位置编码器2.3 SA-Conv-CTC/Attention架构2.4 带有SA-LM的混合解码器3. 实验3.1 数据集介绍3.2 实验细节3.3 评价准则3.4 实验结果4. 结论 摘要 我们知道，传统的语音识别系统分为三大组件，分别是词汇字典、声学模型和语言模型，这使得我们不得不单独训练声学和语音模型[1]。近年来，端到端（E2E）语音识别系统越来越受欢迎，与传统的语音识别系统不同，E2E语音识别系统直接将输入的语音转换成字符或单词，只基于
YOLOv8 SAConv可切换空洞卷积
走向CTO的路上...
11-15 1028
在YOLOv8中引入SAConv（Switchable Adaptive Convolution）可切换空洞卷积可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的多尺度目标检测性能和鲁棒性方面。SAConv是一种可以根据输入图像的特征信息动态调整空洞卷积核扩张速率的卷积操作，它可以更好地捕获不同尺度特征信息，并增强模型对尺度变化的鲁棒性。SAConv可以根据不同尺度特征信息动态调整空洞卷积核扩张速率，从而更好地捕获不同尺度特征信息。SAConv可以增强模型对尺度变化的鲁棒性，使其能够在复杂场景中更准确地检测目标。
YOLOv11 C3K2
03-15
### YOLOv11 中 C3K2 的实现与使用详情 YOLOv11 是基于 YOLO 系列模型的一个改进版本，引入了许多先进的技术以提升检测精度和效率。其中提到的 **C3K2** 并未直接出现在所提供的引用中，但从命名推测可能是指一种特定的模块设计或者架构优化[^1]。 #### 1. 关于 C3K2 的假设定义 在现有的 YOLO 改进版中，“C3”通常指代某种卷积结构（Convolutional Block），而“K2”可能是对卷积核大小或其他参数的具体设定。例如，在其他变体中，类似的名称可以表示： - 使用两层不同尺寸的卷积核组合。 - 或者是对某些注意力机制的应用调整。 虽然具体到 YOLOv11 的文档并未提及 “C3K2”，但可以从已知的上下文中推断它属于网络中的某一层级或组件的设计部分[^3]。 #### 2. CARAFE 上采样方法的作用 CARAFE 方法作为一种新型的上采样方式被集成到了 YOLOv11 当中，显著提升了特征图的质量以及最终预测的效果。以下是其核心特点及其如何影响 C3K2 模块的可能性分析： - **内容感知重装配特性**: CARAFE 利用了输入特征图的内容信息来进行精确的空间位置映射，这使得即使是在复杂背景下的目标也能得到更好的分辨能力[^2]。 如果我们将这种思想应用至假定存在的 `C3K2` 卷积单元，则意味着该单元可能会受益于更高品质的低层次特征表达形式，进而促进整体性能表现。 #### 3. MSDA 多尺度空洞注意机制的影响 另一个值得注意的技术点来自于多尺度空间金字塔池化 (Spatial Pyramid Pooling, SPP)，以及在此基础上扩展出来的多尺度空洞注意力(Multi-Scale Dilated Attention, MSDA)。这些技术共同构成了 YOLOv11 版本区别以往的关键要素之一。 对于潜在涉及的 `C3K2` 结构而言，MSDA 可能会通过如下途径发挥作用: - 增强局部区域内的感受野范围； - 提高跨通道间的信息交互程度； 因此当考虑实际部署时，应确保上述两种先进技术均得以充分利用并合理配置给相应子模块如 `C3K2`. --- ```python import torch.nn as nn class C3K2(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out, kernel_size=2): super(C3K2, self).__init__() # Example Conv Layer with Kernel Size K2 self.conv = nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=1, padding=int((kernel_size-1)/2)) def forward(self,x): out = self.conv(x) return out ``` 以上代码片段展示了一个简单的自定义类 `C3K2`, 它接受两个主要参数——输入通道数 (`ch_in`) 和输出通道数(`ch_out`). 这里我们简单设置了默认卷积核大小为 `(2x2)` 来匹配名字含义. 请注意这是高度简化后的例子仅作示意用途; 实际项目里的实现应当更加详尽且需参照官方资料完成确切功能开发. --- ###
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