YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024最新线性可变形卷积LDConv替换传统下采样（附代码 + 修改方式）

已于 2024-10-14 08:47:53 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉 YOLOv8 python
于 2024-10-14 04:00:00 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用2024最新的线性可变形卷积LDConv替换YOLOv8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，允许卷积核的参数数量呈线性增长，从而克服了可变形卷积参数数量平方增长的问题，该方法可以起到轻量化的作用。

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 

目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码 

四、添加方法

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件

 5.2 训练代码 <

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YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv
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针对上述问题，本文提出了一种线性可变形卷积算法（LDConv），该算法为卷积核提供了任意数目的参数和任意的采样形状，从而为网络开销和性能之间的权衡提供了更丰富的选择。综上LDConv模块通过其独特的设计和创新点，克服了传统卷积操作和Deformable Conv的局限性，实现了更高效、灵活的特征提取能力，为提升卷积神经网络的性能提供了新的可能性。线性增长的参数数量：LDConv通过生成不同初始采样位置的卷积核，使卷积参数的数量呈现线性增长趋势，从而更好地适应目标形状的变化。
YOLO11改进|卷积篇|引入线性可变形卷积LDConv
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10-07 2081
YOLO11中添加线性可变形卷积LDConv
YOLOv8性能优化探索：多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）的应用与分析【附保姆级代码】（YOLOv8）
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10-12 1123
可变形卷积（Deformable Convolution）最早由Dai等人在2017年提出，其核心思想是在标准卷积操作的基础上，引入可学习的偏移量（offsets），使卷积核能够自适应调整其采样位置，从而增强模型对目标变形的感知能力。return x本文通过深入探讨可变形卷积在YOLOv8中的应用，详细介绍了DCNv1、DCNv2和DCNv3的原理和实现，并通过实验验证了其在目标检测任务中的有效性。未来，我们将继续探索更多优化策略和技术，提升YOLOv8模型的性能，以应对更复杂的目标检测任务。
LDConv：线性可变形卷积，将参数数量增长修正为线性增长
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11-07 2819
导读LDConv将标准卷积和可变形卷积的参数数量增长趋势修正为线性增长。摘要基于卷积操作的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积操作存在两个固有的缺陷。一方面，卷积操作局限于局部窗口，因此无法捕捉来自其他位置的信息，并且其采样形状固定不变。另一方面，卷积核的大小固定为k×k，即固定的正方形形状，参数的数量往往随着尺寸的增大而呈平方增长。虽然可变形卷积（Deformable Conv）解...
YOLOv8添加DCNv2可变形卷积
weixin_70423469的博客
07-13 1万+
最近比较火的可变形卷积（Deformable Convolutional Networks(DCN)）被称为目标检测改进网络结构的中涨点神器，确实在yolov8中加入DCN3可以涨3到4个点，尤其是它对小目标检测效果较好。来declare一下，否则会导入失败，至此已经差不多就ok了，现在只需要在yaml中你想要更改的网络结构的地方改一下就行，然后就可以训练了，如果不确定可以在训练的时候看一下print的网络结构即可。这三处()里都加上C2f_DCN，接着在modules文件夹下的__init__.py。
【YOLO11改进 - 卷积Conv 】 LDConv(Linear deformable convoluton)：线性可变形卷积
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。
11-06 410
【YOLO11改进 - 卷积Conv 】 LDConv(Linear deformable convoluton)：线性可变形卷积
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 4097
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。
YOLOv8改进 | 自定义数据集训练 | 2024最新线性可变形卷积LDConv替换传统下采（附完整代码 + 修改教程 + 运行教程+个人数据标注教程+半自动标注教程+训练结果可视化教程+部署教程）
weixin_51988935的博客
10-28 409
本文介绍了一种改进机制，利用最新的线性可变形卷积LDConv取代了YOLOv8中的传统下采样操作。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，无法适应不同物体的形状。虽然可变形卷积允许灵活的采样位置，但参数数量随着卷积核大小呈平方增长，计算效率较低。LDConv提供了更大的灵活性，允许卷积核的参数数量呈线性增长，从而解决了可变形卷积参数数量平方增长的问题，同时实现了轻量化。
YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入24年最新卷积模块LDConv(轻量)
tsg6698的博客
09-04 1529
针对上述问题，本文提出了一种线性可变形卷积算法（LDConv），该算法为卷积核提供了任意数目的参数和任意的采样形状，从而为网络开销和性能之间的权衡提供了更丰富的选择。综上LDConv模块通过其独特的设计和创新点，克服了传统卷积操作和Deformable Conv的局限性，实现了更高效、灵活的特征提取能力，为提升卷积神经网络的性能提供了新的可能性。线性增长的参数数量：LDConv通过生成不同初始采样位置的卷积核，使卷积参数的数量呈现线性增长趋势，从而更好地适应目标形状的变化。
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
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zyw2002的博客
08-21 2万+
本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
YOLOv8改进 | 卷积模块 | 轻量化LDConv替换普通的Conv
kay_545
12-18 1333
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YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)
Snu77的博客
01-25 8464
本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量直接下降约百万，计算量GFLOPs降低至6.0GFLOPs同时，其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时本文的结构为我独家创新全网无第二份，非常适合大家用来发表论文！
YOLOv11改进策略【卷积层】| NeurIPS-2022 ParNet 即插即用模块 二次创新C3k2
Limiiiing的博客
10-16 514
本文记录的是利用中的基础模块优化的目标检测网络模型。 是一个即插即用模块，能够在不增加深度的情况下增加感受野，更好地处理图像中的不同尺度特征，有助于网络对输入数据更全面地理解和学习，从而提升网络的特征提取能力和分类性能。NON-DEEP NETWORKS模块是ParNet网络架构中的重要组成部分，其设计出发点、原理、结构和优势如下：的实现代码如下： 四、创新模块 4.1 改进点1⭐ 模块改进方法：直接加入（第五节讲解添加步骤）。添加后如下：模块改进方法：基于的（第五节讲解添加步骤）。第二种改进方法是对中的
LDConv: Linear deformable convolution for improving convolutionalneural networks线性可变形卷积改进卷积神经网络的卷积操作
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01-23 2004
LDConv: Linear deformable convolution for improving convolutionalneural networks线性可变形卷积改进卷积神经网络的卷积操作
可变形卷积DCN/DConv
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01-08 3257
可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围，卷积核可以变成任意方向。
YOLOv10改进 | Conv改进篇 | YOLOv10引入LDConv卷积和C2f-LDConv全网独家创新(来自SCI 2024）
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09-06 736
摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有缺陷。一方面，卷积运算局限于本地窗口，因此无法从其他位置捕获信息，并且其采样的形状是固定的。另一方面，卷积核的大小固定为 k × k，这是一个固定的方形，参数的数量往往随着大小而增长。虽然 Deformable Convolution （Deformable Conv） 解决了标准卷积的固定采样问题，但参数的数量也趋于平方增长，Deformable Conv 没有探索不同初始样本形状对网络性能的影响。
YOLO11改进 | 注意力机制 | 添加适用于遥感图像的LSKblock注意力
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YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入AKConv（轻量）
tsg6698的博客
06-11 6227
很明显，不同数据集和不同位置的目标的形状和大小是不同的。针对上述问题，本工作探索了可改变核卷积（AKConv），它赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择。简单介绍:本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作么中的固有缺陷(采样形状是固定的)，AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数(如1,2,3,4,5,6,7等)来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。
卷积篇 | YOLOv8改进之主干网络中引入可变形卷积DConv
突然好想你
03-23 1101
可变形卷积模块是一种改进的卷积操作，它可以更好地适应物体的形状和尺寸，提高模型的鲁棒性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv8的主干网络中引入可变形卷积模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
yolov8改进-LDConv
最新发布
03-15
### YOLOv8 使用 LDConv 的改进方法及其实现 #### 方法概述 LDConv（Linear Deformable Convolution）作为一种新型的卷积操作，能够替代传统卷积层以提升模型性能[^1]。其核心优势在于能够在保持较低计算开销的情况下增强特征提取能力。对于 YOLOv8 而言，可以通过将原有的标准卷积层替换为 LDConv 层来实现这一改进。 具体来说，YOLOv8 中的传统卷积操作被 LDConv 替代后，不仅提升了检测精度，还优化了模型效率和灵活性[^3]。这种即插即用的设计使得开发者无需大幅修改网络结构即可获得性能增益。 --- #### 实现细节 以下是基于 Python 和 PyTorch 的代码示例，展示如何在 YOLOv8 中应用 LDConv： ```python import torch.nn as nn class LDConv(nn.Module): """ Linear Deformable Convolution (LDConv) implementation. This module replaces the standard convolution with a deformable variant, enhancing feature extraction while maintaining low computational cost. """ def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False): super(LDConv, self).__init__() self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * kernel_size ** 2, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=bias) self.deform_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=bias) def forward(self, x): offset = self.offset_conv(x) output = self.deform_conv(x, offset) return output ``` 上述 `LDConv` 类实现了线性可变形卷积的核心逻辑。它通过两个主要部分完成功能： 1. **Offset 计算**：利用一个小型卷积核生成偏移量。 2. **Deformable 卷积**：根据生成的偏移量调整采样位置并执行卷积运算。 为了将 LDConv 集成到 YOLOv8 中，需定位原始架构中的卷积层，并将其替换为此自定义模块。例如，在 Backbone 或 Neck 部分中找到如下形式的标准卷积层： ```python conv_layer = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ``` 将其替换为 LDConv 对应实例化版本： ```python ldconv_layer = LDConv(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ``` --- #### 性能评估与调优建议 引入 LDConv 后，YOLOv8 的性能通常会在以下几个方面得到改善： - 提高目标边界框预测准确性。 - 增强小物体检测效果。 - 减少过拟合风险，尤其是在数据集较小的情况下[^2]。 然而，需要注意的是，尽管 LDConv 设计上力求降低额外计算负担，但在实际部署过程中仍可能因硬件支持程度不同而影响推理速度。因此，建议针对特定应用场景测试多种配置组合，寻找最佳平衡点。 ---
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