YOLOv11改进 | Conv篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution （辅助C3k2进行特征提取）

已于 2024-10-23 17:42:01 修改
阅读量2.2k 收藏 20
点赞数 20
分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测 人工智能 YOLOv11 python
于 2024-10-23 17:41:38 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/142891874
版权

  一、本文介绍

动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解，在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时，任务的复杂性增加，因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回，而整体形态也可能多变。
因此为了应对这个挑战，作者研究团队注意到了管状结构的特殊性，并提出了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化。

总之动态蛇形卷积是一种针对管状结构分割任务的创新方法，在许多模型上添加针对一些数据集都能够有效的涨点，其具有重要性和广泛的应用领域。

  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、动态蛇形卷积背景和原理

三、动态蛇形卷积的优势

四、实验和结果

4.1 数据集

4.2 实验

4.3 实验结果

4.4 有效性展示

五、核心代码

六、需要改动代码的地方

6.1 修改一

6.2 修改二 

6.3 修改三 

6.4 修改四 

七、DSConv的yaml文件和运行记录

7.1 DSConv的yaml文件

7.2 DSConv的训练过程截图 

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
Limiiiing的博客
10-11 6892
如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLO11改进 | 卷积模块 | 轻量化GSConv替换普通的conv
kay_545
10-05 2534
yolo11，GSConv，卷积模块
YOLO11改进-模块-引入卷积加法自注意力机制 Conv Additive Self-Attention 轻量化自注意力机制
最新发布
qq_64693987的博客
03-18 1231
Conv Additive Self-Attention 理论基于对传统视觉 Transformer（ViT）自注意力机制的深度剖析。传统 ViT 的多头自注意力（MSA）虽能捕捉长距离依赖和全局信息，但计算时需测量所有 Query 对来获取注意力图，计算复杂度与输入图像大小呈二次关系，在资源受限场景计算负担过重。研究表明，自注意力机制获取全局上下文信息依赖多个信息交互维度，如空间和通道域交互。因此，该机制提出新思路：用更简单高效操作实现信息交互，摒弃复杂且计算成本高的矩阵乘法和 Softmax 操作。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-24 4331
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合DSConv(动态蛇形卷积)，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
01-22 1132
YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合DSConv(动态蛇形卷积)，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务
YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积，改进C3k2
Limiiiing的博客
10-12 700
基于拓扑几何约束的动态蛇卷积用于管状结构分割DSConv（Dynamic Snake Convolution，动态蛇形卷积）模块的设计主要是为了更好地处理管状结构的分割任务，解决传统卷积在处理细管状结构时的不足。
YOLOv8改进 | 卷积篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)
Snu77的博客
10-31 8879
动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解，在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时，任务的复杂性增加，因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回，而整体形态也可能多变。因此为了应对这个挑战，作者研究团队注意到了管状结构的特殊性，并提出了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化。
【论文笔记】动态蛇卷积（Dynamic Snake Convolution）
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
12-19 1万+
精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对医疗各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题，作者提出了动态蛇卷积，该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。
干货| ICCV 2023 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割
AITIME_HY的博客
08-14 3116
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！以下内容来源于知乎@武林传闻柒柒题目：Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation论文：https://arxiv.org/abs/2307.08388代码：GitHub - Ya...
YOLOV8改进-添加Dynamic Snake Convolution-动态蛇形卷积
qq_69854365的博客
10-18 1万+
ICCV 2023 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割。能够完美添加到YOLOv8网络中，提高对细长目标的检测效果。
Yolov8小目标检测（19）：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱特征 | ICCV2023
09-07 4014
Dynamic Snake Convolution | 亲测在红外弱小目标检测涨点，map@0.5 从0.755提升至0.77
动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)
10-31
准确分割拓扑管状结构、血管和道路等拓扑管状结构在各个领域都至关重要，确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素导致任务复杂化，包括局部结构薄和全局形态多变。在这项工作中，我们注意到管状结构的特殊性并利用这一知识指导我们的 DSCNet，在特征提取、特征融合和损失约束三个阶段同时增强感知。首先，我们提出了首先，我们提出了一种动态蛇形卷积法，通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构来准确捕捉管状结构的特征。随后，我们提出了一种多视角特征融合策略，以补充在特征融合过程中关注来自多个视角的特征，确保保留来自不同全局形态的重要信息。不同全局形态的重要信息。最后，我们提出了一种连续性基于持久同源性的连续性约束损失函数最后，提出了一种基于持久同源性的连续性约束损失函数，以更好地约束分割的拓扑连续性。 
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
热门推荐
Snu77的博客
11-05 5万+
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。
YOLO11改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加/替换蛇形卷积Dynamic Snake Convolution【轻松上手】
kay_545
10-05 996
yolo11，yolo11改进，DySnakeConv
YOLO11改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加蛇形卷积Dynamic Snake Convolution
kay_545
10-28 1425
yolo11改进，yolo11，DySnakeConv
[改进]YOLO系列目录 | 改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等 | 手撕结构图 | 详细修改方式
静谧、淡雅
05-28 2276
YOLO系列 基础以及改进的方法 - 总目录
YOLOv8改进 | ODConv卷积助力极限涨点（附修改后的C2f、Bottleneck模块代码）
Snu77的博客
11-16 9487
这篇文章给大家带来的是发表于2022年ICLR的ODConv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)给大家该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度，其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS，精度也有提高->
动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度
s13166803785的博客
02-20 106
*总结**：动态蛇形卷积通过模拟生物视觉系统的路径追踪机制，有效解决了传统卷积在细长弯曲目标上的特征提取瓶颈。- **Backbone末端**：替换C2f模块中的标准卷积，增强高层语义特征提取。- **Neck部分**：在PANet路径聚合阶段使用，优化多尺度特征融合。- **Head分支**：针对特定任务（如关键点检测）替换检测头卷积层。- **精度提升**：弯曲车道线检测AP提升4.5%，虚检率降低12%。- **速度代价**：FPS下降约11%，通过轻量化偏移网络设计可缓解。
YOLOv11融合ICCV[2023]动态蛇形卷积Dynamic模块及相关改进思路|YOLO改进最简教程
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
11-11 1557
论文速览：拓扑管状结构（如血管和道路）的准确分割在各个领域都至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中，我们注意到管状结构的特异性，并利用这些知识来指导我们的 DSCNet 在三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。首先，我们提出了一种动态蛇形卷积，通过自适应地关注细长和曲折的局部结构来准确捕捉管状结构的特征。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加Deformable-LKA
03-12
### 将注意力机制与 Deformable-LKA 集成至 YOLOv8 #### 1. 注意力机制简介 注意力机制允许模型聚焦于输入数据的关键部分，从而提高特定任务的表现。对于目标检测而言，这有助于更好地捕捉物体边界和细节。 #### 2. Deformable-LKA 组件解析 Deformable-LKA 是一种结合了大卷积核的感受野优势与可变形卷积灵活性的新型注意力模块[^3]。它能够动态调整卷积操作的位置偏移量，使得网络可以灵活应对不同尺度的目标对象及其变化形态。 #### 3. 在 YOLOv8 中集成 Deformable-LKA 为了在 YOLOv8 上实现该功能，需按照如下方式修改架构： - **替换原有层**：将原有的标准卷积层替换成带有 Deformable-LKA 的版本。 - **位置选择**： - 对于 C2f 层次结构中的某些中间特征图应用此机制； - 或者是在最终预测头部之前加入额外的一层或多层含有 Deformable-LKA 的组件。 ```python from yolov8.models import * import torch.nn as nn class DeformConvWithLKA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=7, stride=1, padding=3): super().__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * (kernel_size**2), kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) self.deform_conv = ModulatedDeformConvPack( in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), stride=stride, padding=padding, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self,x): offset=self.offset_conv(x).clamp(-max_offset,max_offset) output=self.deform_conv(x,offset) return output ``` 上述代码展示了如何创建一个基于 PyTorch 的 `ModulatedDeformConvPack` 来构建具有 LKA 功能的新类 `DeformConvWithLKA`[^4]。 #### 4. 训练配置调整 当引入新的组件后，可能还需要相应地调整超参数设置，比如学习率、批量大小等，以确保最佳收敛性和泛化能力。 #### 5. 性能评估 经过这些改动之后，应该使用合适的指标（如 mAP）来衡量改进前后系统的差异，并通过对比实验验证所做更改的有效性[^1]。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值