YOLOv11改进 | Conv篇 | RCS-OSA结合C3k2助力YOLOv11有效张点（全网独家创新）

已于 2024-10-16 09:16:12 修改
阅读量2.7k 收藏 30
点赞数 19
分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 计算机视觉 深度学习 python 目标检测 YOLOv11
于 2024-10-15 23:03:16 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/142903697
版权

 一、本文介绍

 本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.06左右)。同时本文对RCS-OSA模块的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加RCS-OSA，以及C3k2-RepVGG模块到网络结构中。

 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、RCS-OSA模块原理

2.1 RCS-OSA的基本原理

2.2 RCS

2.3 RCS模块

2.4 OSA

2.5 特征级联

三、RCS-OSA核心代码

四、手把手教你添加RCS-OSA模块

4.1 RCS-OSA添加步骤

4.1.1 步骤一

4.1.2 步骤二

4.1.3 步骤三

4.2 RCS-OSA的yaml文件和训练截图

4.2.1 RCS-OSA的yaml版本一(推荐)

4.2.2 RCS-OSA的yaml版本二

4.2.3 训练代码

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进 | 注意力机制 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）
Snu77的博客
12-09 7309
本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】RCS-OSA :减少通道的空间对象注意力，高效且涨点
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。
07-16 1244
摘要. 凭借出色的速度和准确性平衡，最前沿的YOLO框架已经成为目标检测最有效的算法之一。然而，使用YOLO网络进行脑肿瘤检测的性能鲜有研究。我们提出了一种基于通道Shuffle重参数化卷积的YOLO新架构（RCS-YOLO）。我们介绍了RCS和RCS的一次性聚合（RCS-OSA），将特征级联和计算效率结合起来，以提取更丰富的信息并减少时间消耗。在脑肿瘤数据集Br35H上的实验结果表明，所提出的模型在速度和准确性上超越了YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8。
RCS-YOLO：用于脑肿瘤的快速、高准确的检测
Z1986185459的博客
03-31 1795
OSA的2.1，如图3所示。为了评估所提出的RCS-YOLO模型，我们使用了2020年脑肿瘤检测数据集（Br35H）[3]，“train”和“val”两个文件夹中共有701张图像，其中500张图像是“train”选择“val”文件夹中的其他201张图像作为训练集，而“val”文件夹中的其他201张图像作为测试集。尽管许多先进的CNN可以提供更高的精度，但复杂的多分支设计（例如ResNet中的残差加法和Inception中的分支串联）使得模型很难去实施和定制，降低了推理速度并且减少了内存的利用率。
对比yolov5的C3，yolov8的C2f，yolov11的C3k2
最新发布
weixin_38991876的博客
03-28 1376
C3模块基于CSPNet（Cross Stage Partial Network）思想，由三个卷积层构成，分为两条分支：一条通过多个Bottleneck模块堆叠，另一条直接进行卷积操作，最终将两条分支的特征图拼接后输出。引入轻量化设计，如将第一个卷积的核大小从1x1改为3x3，恢复类似ResNet的Bottleneck结构。：在COCO数据集上，YOLOv11的模型参数比YOLOv8减少22%，同时保持更高的mAP。：通过动态结构和注意力机制，更适合复杂场景的高精度需求，但实现复杂度较高。
InceptionNext:当Inception遇到ConvNeXt
AI浩
06-24 1513
回顾深度学习的历史[31]，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, cnn)[32,33]无疑是计算机视觉中最流行的模型。在2012年，AlexNet[30]赢得了ImageNet[11,50]比赛，开启了cnn在深度学习，尤其是计算机视觉领域的新时代。
YoloV9改进策略：Block篇|基于FasterNet的Block改进|性能和精度得到大幅度提高（独家原创）
m0_47867638的博客
05-31 491
【代码】YoloV9改进策略：Block篇|基于FasterNet的Block改进|性能和精度得到大幅度提高（独家原创）
【第64篇】ConvNeXt V2论文翻译：ConvNeXt V2与MAE激情碰撞
AI浩
01-06 2180
论文链接：ConvNeXt V2 在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下，视觉识别领域在21世纪20年代初实现了快速现代化和性能提升。例如，以ConvNeXt[52]为代表的现代ConvNets在各种场景中都表现出了强大的性能。虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签的监督学习而设计的，但它们也可能受益于自监督学习技术，如蒙面自编码器(MAE)[31]。然而，我们发现，简单地结合这两种方法会导致性能不佳。在本文中，我们提出了一个全卷积掩码自编码器框架和一个新的全局响应归一化(GRN)层，可以添加到Co
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创新改进系列：卷积，主干 注意力，C3k2融合，检测头等创新机制（已更新110+）
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。
10-29 1万+
本专栏提供详细的 YOLO11 教程，包括基础知识、源码解析、入门实践、算法改进和项目实战，适合发表YOLO11 学习者订阅。内容包含 100+多篇独家改进机制，适合发表论文，评分高达 96 分。订阅者将获得一键运行的改进文件及答疑交流群支持。 使用服务器的同学还可以私聊获取搭建好的运行环境。
YOLOv11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 2万+
如今各种网络模型更新迭代越来越快，计算机视觉相关的文章也越来越多，多到一些普通，通用的改进点无法达到发表的要求。本专栏正是解决这个问题！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。
YOLOv8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
12-24 5650
1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-24。项目介绍在大家购买专栏后，加入学
FFA-Net：用于单图像去雾的特征融合注意力网络
AI浩
06-05 3881
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.07559v2在这篇论文中，我们提出了一种端到端的特征融合注意力网络（FFA-Net）来直接恢复无雾图像。FFA-Net架构由三个关键组件组成：一种新颖的特征注意力（FA）模块结合了通道注意力与像素注意力机制，考虑到不同通道特征包含完全不同的加权信息，且雾在图像的不同像素上分布不均匀。FA模块对不同的特征和像素进行非等权重处理，这在处理不同类型的信息时提供了额外的灵活性，扩展了卷积神经网络（CNNs）的表示能力。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided（大幅度涨点）
Snu77的博客
12-16 1万+
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)，其实在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。
MobileNetV4——移动生态系统的通用模型
AI浩
04-26 3137
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.10518我们推出了最新一代的MobileNets，称为MobileNetV4（MNv4），其特点是为移动设备提供普遍高效的架构设计。在核心部分，我们引入了通用倒置瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒置瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）以及新型Extra Depthwise（ExtraDW）变体。
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| PSA极化自我关注： 实现高质量像素回归
Limiiiing的博客
09-06 1848
本文记录的是基于PSA注意力模块的YOLOv9目标检测方法研究。PSA模块。本文将其应用到YOLOv9的检测任务中，使模型能够更好地捕捉图像中的细节信息，以实现目标检测任务中准确识别和定位。
YOLOv9改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2：利用远距离注意力增强廉价操作
Limiiiing的博客
09-01 1181
本文记录的是基于GhostNet V2的YOLOv9目标检测轻量化改进方法研究。在目前的研究中，基于轻量级卷积神经网络在建模长距离依赖方面的不足，引入自注意力机制虽能捕获全局信息，但在实际速度方面存在较大阻碍。提出了一种硬件友好的注意力机制（DFC attention），并基于此构建。
YOLOv9改进策略 | 细节创新篇 | 迭代注意力特征融合AFF机制创新RepNCSPELAN4
Snu77的博客
04-20 2750
本文给大家带来的改进机制是AFF（迭代注意力特征融合），其主要思想是通过改善特征融合过程来提高检测精度。传统的特征融合方法如加法或串联简单，未考虑到特定对象的融合适用性。iAFF通过引入多尺度通道注意力模块(我个人觉得这个改进机制就算融合了注意力机制的求和操作)更好地整合不同尺度和语义不一致的特征。该方法属于细节上的改进并不影响任何其它的模块，非常适合大家进行融合改进，单独使用也是有一定的涨点效果。欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。
芒果YOLOv8改进73：主干Backbone篇RCS-OSA结构：改进新颖的YOLO架构，基于通道Shuffle的重参数化卷积，将特征级联和计算效率相结合，以提取更丰富的信息并减少时间消耗
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
08-19 1260
YOLOv8代码实践｜改进基于通道Shuffle的重参数化卷积
YOLOv9改进策略目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
05-13 1万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程50余篇其中包含RepNCSPELAN4、主干、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。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv9文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。
c3k2_dcnv2
12-30
### c3k2_dcnv2 技术概述 c3k2_dcnv2 是一种改进型卷积神经网络结构，主要应用于目标检测领域。该架构通过引入可变形卷积核(deformable convolution)，增强了模型对于不同尺度和形状物体的适应能力[^1]。 #### 可变形卷积 v2 (Deformable Convolution V2) 传统卷积操作采用固定大小的感受野来提取特征图中的局部信息。然而，在实际场景中，由于视角变化、姿态差异等因素影响，待识别对象可能呈现出多样的几何形态。为此，研究人员提出了可变形卷积的概念，允许每个位置上的采样点偏移量作为学习参数参与训练过程。相较于初代版本，dcnv2 进一步优化了算法设计： - **双线性插值法**：用于计算非整数坐标处像素值； - **额外增加一层偏置项**：使得模型能够更好地拟合复杂变换模式； 这些改进有效提升了模型鲁棒性和表达力。 #### C3K2 结构特点 在此基础上构建而成的 c3k2 组件具备如下特性: - **连续三次应用 dcnv2 卷积层**：强化了对输入图像的空间关系建模效果； - **kernel size 设置为 2×2** ：相比常规 3x3 或更大尺寸内核而言，更有利于捕捉细粒度纹理特征的同时减少计算开销； 上述配置共同作用下，实现了高效而精准的目标定位性能提升。 ```python import torch.nn as nn class C3K2_DCNV2(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(C3K2_DCNV2, self).__init__() # Define deformable conv layers with kernel_size=2 and padding=1 self.dconv_layers = nn.Sequential( DeformConv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels//4, kernel_size=(2, 2), stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), DeformConv2d(in_channels=out_channels//4, out_channels=out_channels//2, kernel_size=(2, 2), stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), DeformConv2d(in_channels=out_channels//2, out_channels=out_channels, kernel_size=(2, 2), stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.dconv_layers(x) # Note: The actual implementation of `DeformConv2d` should be imported from an appropriate library or implemented separately. ```
评论 6
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