YOLOv11改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又涨点, 含二次创新)

已于 2024-11-06 03:29:32 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 计算机视觉 人工智能 目标检测 python YOLOv11 深度学习
于 2024-11-06 01:46:27 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv11中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。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0.04左右。同时本文对Slim-Neck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Slim-Neck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、Slim-neck原理

2.1  Slim-neck的基本原理

2.2 GSConv的引入

2.3 模块元素

三、 Slim-neck的完整代码

四、手把手教你添加Slim-neck模块 

4.1 修改一

4.2 步骤二

4.3 步骤三 

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一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
黎国溥
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本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
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更高效的特征融合：双向路径实现跨尺度信息充分交互自适应特征加权：学习不同分辨率特征的最优组合计算效率平衡：深度可分离卷积保持轻量性即插即用设计：无需修改其他网络组件实验表明，该改进在保持推理效率的同时显著提升检测性能，特别对小目标检测改善明显(+7.9% mAP)。BiFPN的模块化设计使其可轻松迁移到其他视觉任务，为多尺度特征处理提供了新的解决方案。未来工作将聚焦于动态结构和自动化设计方向。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 轻量化跨尺度跨通道融合颈部CCFM助力YOLOv11有效涨点
weixin_39818775的博客
05-16 1196
本文提出的CCFM模块通过创新的跨尺度跨通道融合机制，在YOLOv11的Neck部分实现了显著的性能提升。轻量化设计：深度可分离卷积+通道混洗减少计算负担高效特征融合：多尺度特征交互增强小目标检测动态通道适应：注意力机制提升特征表达能力即插即用：可无缝集成到现有YOLO架构实验表明，CCFM在COCO数据集上可实现2.5%的mAP提升，同时减少15%的参数量。该模块特别适合资源受限场景下的实时目标检测应用，为工业部署提供了新的优化方向。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 引入GFPN
qq_55421331的博客
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以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)
Snu77的博客
12-17 4652
本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv5中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。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0.04左右，值得一提的是这个Slim-neck还可以减少GFLOPs，非常适合轻量化的读者)。
改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！
qq_29462849的博客
06-16 1万+
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。因此本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度...
RTDETR改进专栏(包含RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR)
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qq_37706472的博客
01-28 3万+
RTDETR改进专栏(性价比高，创新度高)，目前RTDETR改进已经有240+个改进点！
YOLOv8改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点（又轻量又超级涨点）
走向CTO的路上...
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在YOLOv8中引入Slim-Neck可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的精度和速度方面。Slim-Neck是一种轻量级的特征融合网络，它采用了一种新的特征融合策略，在保证模型精度的同时，大幅降低了模型的计算量和参数量。Slim-Neck的引入使得YOLOv8能够在保持较高精度的同时，运行得更快，更轻量化，适用于对计算资源或部署空间受限的场景。Slim-Neck替换特征融合层是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的性能，使其成为移动端目标检测、嵌入式系统目标检测和实时目标检测等任务的优选方案。
YOLOv8改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv8中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。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0.4左右。同时本文对Slim-Neck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。
YOLOv10改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv10中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。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0.4左右。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入AKConv（轻量）
tsg6698的博客
06-11 6238
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。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 最新轻量化自适应提取模块LAE助力边缘设备部署计算（附代码 + 修改教程 + 运行教程）
Snu77的博客
09-14 2995
本文给大家带来的一个改进机制是最新由LSM-YOLO提出的轻量化自适应特征提取（Lightweight Adaptive Extraction, LAE）模块，其是LSM-YOLO模型中的关键模块，旨在进行多尺度特征提取，同时降低计算成本。LAE通过以下方式实现更有效的特征提取：多尺度特征提取、自适应特征提取。LAE模块可以在不增加额外参数的情况下提高了模型对ROI区域的检测性能。​
YOLOv8改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）
Snu77的博客
01-09 3719
本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法使得每个像素都能实现全局感知，并强化了模型的信息混合和自然视觉感知能力。TransNeXt在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能(该模型的训练时间很长这是需要大家注意的)。
【YOLO改进】二、YOLOV11-检测头篇
qq_55068938的博客
01-24 1万+
目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率，但是他的耗时会线性增强，毕竟一张大图会被切成很多小图去推理，所以在很多场景下无法得到应用。这里，我们从探测头入手，在原有的基础上在增加一个探测头以用于检测小目标。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
Limiiiing的博客
09-18 1770
本文记录的是改进YOLOv9的损失函数，将其替换成Shape-IoU。现有边界框回归方法通常考虑GT（Ground Truth）框与预测框之间的几何关系，通过边界框的相对位置和形状计算损失，但忽略了边界框本身的形状和尺度等固有属性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，Shape-IoU提出了一种关注边界框本身形状和尺度的边界框回归方法。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2（附代码+修改教程）
Snu77的博客
12-20 6439
本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV2，这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。其在ShuffleNetV1的基础上强调除了FLOPs之外，还应考虑速度、内存访问成本和平台特性。(我在YOLOv8n上修改该主干降低了GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨，其非常适合轻量化的读者来使用,同时精度也有一定程度的上涨)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教你如何添加该网络结构到网络模型中。
目标检测算法-YOLOV11解析
10-24 1万+
YOLOv11是由Ultralytics公司开发的新一代目标检测算法，它在之前YOLO版本的基础上进行了显著的架构和训练方法改进。整合了。
详解yolov11的网络架构
强化学习曾小健
11-29 4727
此外，YOLOv11相比于YOLOv8模型，在网络规模、深度、宽度和输出通道数配置比例上有所改变，虽然层数增多，但参数量和FLOPs（浮点运算次数）却有所减少，这表明YOLOv11在保持高效检测能力的同时，也优化了计算资源的使用。YOLOv11是YOLO系列中的一个最新模型，其网络架构相较于之前的版本有了一些重要的更新和改进。YOLOv11通过这些架构上的改进，实现了更高的检测精度和更快的处理速度，使其成为当前实时目标检测任务中的一个强大工具。这种方法不仅简化了计算过程，还减少了模型的参数量和计算量。
yolov11slim-neck
03-14
### YOLOv11 Slim Neck Model Overview The YOLOv11 Slim Neck model represents an advanced iteration within the family of You Only Look Once object detection models. This particular variant focuses on optimizing performance while reducing computational overhead through a streamlined architecture design. #### Architecture Design In designing the Slim Neck version, developers aimed at enhancing efficiency without compromising accuracy significantly. The key architectural changes include: - **Slimmed Feature Extractor**: By adopting lightweight convolutional layers inspired from MobileNetV2's bottleneck structure[^2], this allows for faster computation times. - **Efficient Neck Module**: Introducing a more compact feature fusion mechanism that integrates multi-scale context information effectively but with fewer parameters compared to traditional designs. - **Optimized Detection Head**: Streamlining output layers responsible for bounding box prediction and class probability estimation ensures minimal resource usage during inference stages. ```python import torch.nn as nn class YoloV11SlimNeck(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(YoloV11SlimNeck, self).__init__() # Lightweight backbone based on modified Mobilenet V2 self.backbone = ModifiedMobileNetV2() # Efficient neck module combining features across scales self.neck = MultiScaleFusionModule() # Optimized head layer producing final predictions self.head = PredictionHead(num_classes) def forward(self, x): feats = self.backbone(x) fused_feats = self.neck(feats) outputs = self.head(fused_feats) return outputs ``` #### Implementation Details For practical deployment considerations: - Utilization of ReLU6 activation function throughout most parts of the network due to its robustness when paired with low precision arithmetic operations. - Adoption of batch normalization techniques alongside dropout mechanisms during training phases helps improve generalizability and prevents overfitting issues commonly encountered in deep learning tasks. - Kernel size remains consistent at \(3 \times 3\), aligning with contemporary standards observed in modern neural networks.
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