YOLOv11改进 | 添加注意力篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网独家改进，含二次创新C2PSA、SPPF)

已于 2024-10-25 13:04:22 修改
阅读量2.2k 收藏 32
点赞数 18
分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 计算机视觉 人工智能 python YOLOv11
于 2024-10-22 23:51:44 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/142905623
版权

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元添加到传统的卷积网络结构中，如残差单元中(文章中我会把修改好的残差单元给大家大家直接复制粘贴即可使用)亲测大中小三中目标检测上都有一定程度的涨点效果，含二次创新SPPF、C2PSA机制.。

   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、SENetV2框架原理

三、SENetV2核心代码

四、手把手教你添加SENetV2模块

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、SENetV2的yaml文件和运行记录

5.1 SENetV2的yaml文件1

5.2 PSASENetV2的yaml文件2

5.3 C2fSENetV2的yaml文件3

5.4 训练代码

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
AI：255-利用SENetV2改进YOLOv8网络结构 | 全网首发改进与性能分析
一键难忘的博客
09-05 2997
YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其主要改进包括更深的网络结构、更高效的特征提取、更准确的目标定位等。YOLOv8通过优化特征金字塔网络（FPN）和改进的锚点机制，在多个标准数据集上表现出色。然而，尽管如此，YOLOv8仍有提升空间，特别是在处理复杂场景和细节丰富的目标时。SENetV2是SENet（Squeeze-and-Excitation Network）的改进版。SENet通过引入通道注意力机制，显著提升了模型的性能。
【RT-DETR有效改进】利用SENetV2重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主，全网独家首发)
Snu77的博客
02-05 2413
本文给大家带来的改进机制是SENetV2其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型，而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)。在SENet中，所谓的挤压和激励（Squeeze-and-Excitation）操作是作为一个单元添加到传统的卷积网络结构中，如残差单元中。
重磅解析 | YOLOv11全方位改进指南：从理论到实战的模块精解与性能飞跃
最新发布
lgf228的专栏
05-05 1886
YOLOv11通过深度创新的架构设计、高效的注意力机制、精巧的损失函数与优化策略，全面提升了目标检测的性能上限。本文详细解析了YOLOv11的核心改进点与实战应用技巧，希望能助力研究者与工程师更好地掌握和应用这一先进检测模型。自监督学习：减少标注依赖，通过大规模未标注数据预训练提升特征表达端到端检测：去除传统NMS后处理，直接输出最终检测结果多模态融合：结合视觉、语言等多种模态信息增强检测理解能力开放世界检测：提升对未知类别的检测与分类能力极致轻量化：面向边缘设备的超低功耗、高精度检测算法。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SENetV2: 用于通道和全局表示的聚合稠密层，结合SE模块和密集层来增强特征表示
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。
06-11 999
【YOLOv8改进 - 注意力机制】SENetV2: 用于通道和全局表示的聚合稠密层。改卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征彻底改变了图像分类，并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性。提出的Squeeze-and-Excitation网络模块收集输入的通道表示。多层感知器（MLP）从数据中学习全局表示，并在大多数图像分类模型中用于学习图像的提取特征。本文中，我们引入了一种新型的聚合多层感知器，一个多分支密集层，嵌入到Squeeze-and-Excitation残差模块中，旨在超越现有架构的性能。
YOLO11改进 | 卷积模块 | 轻量化GSConv替换普通的conv
kay_545
10-05 2537
yolo11，GSConv，卷积模块
YOLOv10改进 | 主干篇 | YOLOv10引入SENetV2
tsg6698的博客
06-28 323
在本文中，我们提出了一种新的聚合多层感知器，它是一个多分支致密层，在压缩激励残差模块中设计，以超越现有结构的性能。我们在基准数据集上进行了大量的实验，以验证模型的有效性，并将其与已建立的体系结构进行比较。SENetV2 模块是一个先进的迭代版本，基于 SENet，旨在增强模型的表征能力。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~
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构（全网首发改进）
走向CTO的路上...
10-05 725
将SENetV2引入YOLOv8的主干网络可以进一步提升模型性能，尤其是在小目标检测方面。SENetV2是一种改进的SENet注意力机制，它通过引入更有效的激励函数和动态通道池化操作，可以更好地捕获特征间的依赖关系，从而增强模型对目标特征的提取能力。SENetV2是一种有效的改进YOLOv8目标检测模型的方法，它在目标检测和图像分割任务中取得了显著的性能提升，尤其是在小目标检测方面表现更为突出。
爆改YOLOv8|利用SENetV2改进yolov8,暴力涨点
weixin_43986124的博客
08-27 1073
python，pytorch，yolov8，SENetV2，SELayerV2，爆改yolov8
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
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。
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
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120+余篇其中包含C2f、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，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv5改进有效涨点目录 | 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
01-07 2万+
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60余篇其中包含C2f、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YOLOv8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)。本专栏持续更新网络上的所有前沿文章。
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck、二次创新、独家创新等上百种创新机制
Snu77的博客
07-15 1万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设以来已经更新改进教程100余篇其中包含二次创新、独家创新多种改进方法，包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构，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YOLOv10文档并不能在优快云上传，通过建立交流群的形式在内上传我完整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。专栏介绍。
YOLOv8-Seg改进：SENetV2，squeeze和excitation全面升级，效果优于SENet | 2023年11月最新成果
会AI的学姐
12-01 755
SENetV2，squeeze和excitation全面升级，作为注意力机制引入到YOLOv8，放入不同网络位置实现涨点
YOLOv8优化策略：SENetV2，squeeze和excitation全面升级，效果优于SENet | 2023年11月最新成果
会AI的学姐
12-01 898
SENetV2，squeeze和excitation全面升级，作为注意力机制引入到YOLOv8，放入不同网络位置实现涨点
注意力机制以及实现
1900的博客
10-18 5474
注意力机制、通道注意力、空间注意力
这就是神经网络 4：ResNet-V1、ResNet-V2、ReNeXt、SENet
yuanlulu的博客
12-05 9301
ResNet-V1（2015） ResNet在ILSVRC 2015分类任务上赢得了第一名。 ResNet在主要是为了解决深度网络的退化问题。退化问题是指，随着网络深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪）然后迅速下降。这并不是由过拟合引起的，因为训练准确率也下降了。 考虑在一个浅层网络上增加恒等映射成为一个更深版本的网络，更深的模型不应当产生比它的浅层版本更高的训练错误率。作者的思路就是产生...
融合SENetV2的YOLOv8网络结构改进：原理、方法与成效
shrgegrb的博客
03-17 848
此外，由于SENetV2模块的计算开销相对较小，因此在提升精度的同时，并不会对模型的推理速度产生太大的影响，从而保持了YOLOv8原有的快速优势。它在SENet的基础上进行了改进，更加注重全局信息的利用。SENetV2的核心思想是通过“挤压和激励”的操作，使网络能够学习到不同通道之间的相关性，并根据这些相关性来重新校准通道特征，从而增强网络对特征的表达能力。总之，利用SENetV2改进YOLOv8的网络结构是一种非常有前景的方法，为YOLOv8在目标检测领域的进一步应用和发展提供了新的思路和方向。
网络模型的压缩和优化：SeNet网络理解
BigCowPeking
02-19 6461
论文代码链接：https://github.com/hujie-frank/SENethttps://github.com/binLearning/caffe_toolkit下面我将介绍我们提出的 SENet，论文和代码会在近期公布在 arXiv 上，欢迎大家 follow 我们的工作，并给出宝贵的建议和意见。 我们从最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用
YOLOv8项目贡献者
01-22 1907
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 挤压注意力的v2版本
YOLOV11sppf改进
03-17
### YOLOv1 的 SPPF 改进方法与实现 尽管原始的 YOLOv1 并未引入空间金字塔池化（SPP）的概念，但在后续版本中，这一技术被广泛采用并优化。为了探讨如何在 YOLOv1 中应用 SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fixed），可以从现有改进方案出发，结合现代架构的特点进行调整。 #### 1. 使用 SPPELAN 替代传统 SPPF 一种可能的方式是从 YOLOv9 提取的 **SPPELAN 模块**入手[^1]。该模块通过增强特征提取能力，在不显著增加计算量的情况下提升了模型性能。如果希望将此理念应用于 YOLOv1，则可以通过以下方式： - 将 SPPELAN 集成到卷积层之后的位置，替代原有的简单下采样操作。 - 调整输入分辨率以匹配 SPPELAN 所需的多尺度特性。 代码示例如下： ```python import torch.nn as nn class SPPELAN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SPPELAN, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.pool_sizes = [1, 2, 4] def forward(self, x): pooled_outputs = [] for pool_size in self.pool_sizes: y = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=pool_size, stride=pool_size) pooled_outputs.append(y) combined_output = torch.cat(pooled_outputs, dim=1) output = self.conv(combined_output) return output ``` #### 2. 应用 Focal Modulation 替换 SPPF 另一种可行的方法是基于 YOLOv8 的改进思路，即使用 **Focal Modulation** 取代传统的 SPPF 结构][^[^23]。这种方法能够更高效地捕捉不同尺度的信息，同时减少冗余参数的数量。以下是其实现的核心逻辑： - 在原有网络结构的基础上加入 Focal Modulation 层。 - 修改配置文件以支持新的模块加载。 代码片段如下所示： ```python from focal_modulation import FocalModulationLayer def replace_sppf_with_focal_modulation(model): for name, module in model.named_children(): if isinstance(module, nn.Sequential): # 假设 SPPF 存在于 Sequential 容器中 new_module = FocalModulationLayer( input_dim=model.input_dim, hidden_dim=model.hidden_dim, num_heads=model.num_heads ) setattr(model, name, new_module) return model ``` #### 3. 实验效果评估 无论是选择 SPPELAN 还是 Focal Modulation 方法，都需要经过充分验证才能确认其实际表现。通常情况下，这些改进会带来以下几个方面的收益： - 更强的多尺度特征表达能力； - 较低的额外开销； - 显著提高检测精度。 然而需要注意的是，由于 YOLOv1 设计较为老旧，部分新组件可能会引发兼容性问题，因此建议逐步测试每一步改动的影响范围。 ---
评论
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