YOLOv11改进 | Conv篇 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 （附创新修改后的C3k2DWRSeg）

最新推荐文章于 2025-05-27 02:44:05 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 计算机视觉 深度学习 python YOLOv11
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  一、本文介绍

本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv11中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，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：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加0。

   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、DWRSeg的原理介绍

2.1 DWRSeg的主要思想 

2.2 多尺度特征提取机制的深入研究

2.3 创新的DWR模块和SIR模块的提出

三、DWR模块代码

四、手把手教你添加DWR和C2f_DWR模块

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.2 DWR的yaml文件和训练截图

4.2.1 DWR的yaml文件

4.2.2 DWR的训练过程截图 

​​五、训练文件

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【YOLOv10改进 - 卷积Conv】DWRSeg：扩张式残差分割网络，提高特征提取效率和多尺度信息获取能力，助力小目标检测
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。
07-07 842
许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的结构和超参数，这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原来的单步方法分解为两个步骤：区域残差化-语义残差化。在这种方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简单的角色：在第二步中基于第一步提供的每个简明区域形式的特征图，执行具有一个期望感受野的简单基于语义的形态滤波，以提高其效率。
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yolov8，模块缝合，yolov8改进，yolov8_C2f_DWR
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本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出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DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】DWRSeg：优化的多尺度处理，传统的深度学习模型可能在不同尺度的特征提取上存在冗余
Debroon
03-05 1717
这种方法更有效，因为它不是盲目地尝试用一把万能钥匙去打开所有锁，而是先根据锁的类型和大小选择合适的钥匙，然后再进行精细的调整，这样就大大提高了打开锁的效率和成功率。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法，可以想象为先用一组不同的小钥匙（区域残差化）去粗略匹配不同类型的锁，这样可以确定哪些锁是容易打开的，哪些是难以打开的。这里的“锁”比喻了需要识别和分割的复杂特征，而“钥匙的齿部伸缩”则类似于深度学习中的深度扩张卷积操作，旨在捕捉不同尺度的特征。起始模块作为网络的入口，处理初始图像数据；
【DWRSeg】重新思考高效获取多尺度上下文信息以进行实时语义分割
向上生长的程序媛的博客
02-22 3437
DWRSeg网络模型详解，深入理解膨胀卷积的作用，以及在不同阶段扩大感受野的模型设计思路。含论文下载地址。
YOLOv11改进 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测
最新发布
weixin_39818775的博客
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本文提出的DWRSeg模块通过创新的扩张式残差结构，有效提升了YOLOv11在小目标检测任务上的性能。C3k2DWRSeg作为基础模块，在保持模型效率的同时增强了多尺度特征提取能力。实验证明，该方法在多个小目标检测数据集上达到了state-of-the-art的性能，同时保持了较高的推理速度，适合实际应用部署。未来可进一步探索动态扩张机制和与其他先进模块的融合，持续提升小目标检测的性能上限。
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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许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积，以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，由于不合理的结构和超参数，这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原来的单步方法分解为两个步骤：区域残差化-语义残差化。在这种方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简单的角色：在第二步中基于第一步提供的每个简明区域形式的特征图，执行具有一个期望感受野的简单基于语义的形态滤波，以提高其效率。
YOLOv5改进 | Conv篇 | 添加DWRSeg扩张式残差卷积助力小目标检测（附代码 + 添加教程）
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本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C3和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，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：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
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因此，在网络阶段4中，设置扩张率为1、3和5的扩张卷积的3个分支，而在阶段3中，放弃第三个分支以挤压感受野以避免有效计算。此外，由于卷积在更大的空间跨度上直接建立连接总是更困难，并且大跨度连接需要小跨度连接的帮助，因此在每个阶段，小的感受野总是很重要的。事实上，在第二步中，根据感受野的大小，可以在第一步中明智地学习所需的简明区域特征图，以反向匹配感受野。作者认为，确定合适的感受野大小对于提高特征提取的效率至关重要，并且在网络的不同阶段对感受野大小的要求是不同的。具体来说，所有特征图都是串联的。
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会AI的学姐
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一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力
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在YOLOv8中引入DWRSeg（Dilated Weighted Residual Segment）扩张式残差模块可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的小目标检测精度方面。DWRSeg是一种基于扩张卷积和残差结构的模块，它可以捕获更丰富的特征信息，并增强模型对小目标的特征提取能力。DWRSeg可以使用扩张卷积来捕获更大范围的上下文信息，并使用残差结构来提高特征表达能力。DWRSeg可以增强模型对小目标的特征提取能力，从而提高小目标检测的精度。
YOLOv5改进系列：DWRSeg扩张式残差助力涨点
ZzzzzKnight的博客
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本文主要工作包括C3DWRSeg介绍及改进代码策略，该模块为即插即用模块，部署位置可根据实际针对任务需求，自行调整本专栏持续更新中，订阅本栏，关注更新~
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入DWR
tsg6698的博客
06-23 376
在该方法中，多速率深度扩张卷积在特征提取中发挥更简单的作用：基于第一步提供的每个简明区域形式特征图，在第二步中使用一个期望的感受野执行简单的基于语义的形态过滤 ，以提高他们的效率。此外，详细阐述了每个网络阶段的扩张率和扩张卷积的容量，以充分利用可以实现的所有区域形式的特征图。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~
RT-DETR算法优化改进： 一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力
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一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研；1）代替RepC3进行使用；2）DWR直接作为注意力进行使用；
YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，从而加快处理速度。
YOLO11-seg分割：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，结合C3k2二次创新
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CNv4结合C3k2，Mask mAP50 从原始的0.673 提升至0.681
YOLOv9最新改进系列：YOLOv9改进加入新型高效的多尺度注意力（EMA）模块保留每个通道的信息并减少计算成本！助力v9检测性能遥遥领先！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-18 2974
YOLOv9最新改进系列：YOLOv9改进加入新型高效的多尺度注意力（EMA）模块保留每个通道的信息并减少计算成本！助力v9检测性能遥遥领先！
2023年以后的可以与yolov11的c3k2模块融合用于小目标检测的注意力机制
03-17
### AFEM模块与C3K2结合的小目标检测注意力机制分析 为了提升YOLOv11中的小目标检测性能，可以考虑引入一种高效的注意力机制来增强特征表达能力。以下是关于如何将AFEM模块与C3K2模块结合，并应用于小目标检测的具体讨论。 #### 1. **AFEM模块的功能概述** AFEM（Adaptive Feature Enhancement Module）是一种自适应特征增强模块，其核心作用在于通过多尺度协同工作以及注意力机制聚焦于图像中最显著的部分[^1]。这种特性使其非常适合处理复杂背景下的小目标检测任务。 #### 2. **C3K2模块的作用** C3K2模块作为YOLOv11的核心组件之一，在网络结构优化方面发挥了重要作用。该模块通过对传统卷积操作的改进，提升了计算效率并增强了特征提取能力[^4]。然而，对于小目标检测而言，仅依赖基础架构可能不足以应对复杂的场景需求。 #### 3. **适合2023年后的注意力机制选择** 近年来，随着深度学习技术的发展，多种新型注意力机制被提出以解决特定领域内的挑战。针对小目标检测任务，以下几种方法值得重点关注： - **Global Context Block (GCBlock)** GCBlock能够在全局范围内捕获上下文信息，这对于捕捉小目标周围的环境非常有效[^3]。它可以轻松嵌入到现有的神经网络框架中，无需大幅修改原有结构即可实现性能增益。 - **Swin Transformer Attention Mechanism** Swin Transformer采用分层设计思路，逐层细化空间分辨率的同时保持较高的语义理解水平。将其融入C3K2模块后，可以在多个尺度上更好地表示小物体特征。 - **Efficient Channel Attention (ECA)** ECA专注于通道维度上的关系建模，相比其他同类算法具有更低的时间复杂度和更高的运行速度[^2]。这使得它成为实时应用场景的理想候选方案之一。 #### 4. **融合策略探讨** 要使AFEM模块与上述任一先进注意力机制无缝对接，则需遵循如下原则： - 确保两者之间存在逻辑一致性； - 考虑硬件资源约束条件下的实际可行性； 具体实施过程中可通过实验验证最佳配置参数组合方式。例如，当选用GCBlock时，可在每个阶段结束处附加相应实例化对象；而对于Swin Transformer来说，则应着重调整窗口大小及其重叠比例等超参设定值。 ```python import torch.nn as nn class CustomAttentionLayer(nn.Module): def __init__(self, channels): super(CustomAttentionLayer, self).__init__() # Example with Efficient Channel Attention (ECA) k_size = int(abs((math.log(channels, 2) + 1) / 3)) k_size = k_size if k_size % 2 else k_size + 1 self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) def forward(self, x): y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) return x * y.expand_as(x) ``` 以上代码片段展示了基于ECA构建的一个简易版本注意力建构单元。开发者可根据项目具体情况灵活定制相关内容。 --- ###
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