YOLOv11改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided（二次创新C3k2, 助力多尺度特征融合）

已于 2024-10-23 00:18:14 修改
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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 python YOLOv11
于 2024-10-23 00:18:05 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) ，其是在CGNet论文中提出的一种模块，其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息融合起来以提高准确性。(经过我检验分别在三种数据集上，大中小均进行了150轮次的实验，均有一定程度上的涨点，下面我选取了一种中等大小的数据集的结果进行了对比)，同时本文的修改方法和之前的普通卷积模块也有所不同，大家需要注意看章节四进行修改，版本含二次创新C3k2, 助力多尺度特征融合。

适用检测目标：所有的目标检测均有一定的提点

 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、ContextGuidedBlock_Down模块原理

2.1  ContextGuidedBlock_Down的基本原理

2.2  局部特征提取器

2.3  周围上下文提取器

2.4  联合特征提取器

2.5  全局上下文提取器

三、ContextGuided的核心代码

四、 手把手教你添加ContextGuided(注意看此处)

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、ContextGuided的yaml文件

5.1 yaml文件1

5.2 yaml文件2 

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