YOLOv11改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种多层次特征融合模块SDI助力yolov11有效涨点

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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 YOLO 目标检测 YOLOv11 python
于 2024-11-06 23:51:29 首次发布
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一、本文介绍 

本问给大家带来的最新改进机制是UNetv2提出的一种多层次特征融合模块（SDI）其是一种用于替换Concat操作的模块，SDI模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。该方法已在多个公开的医学图像分割数据集上进行了验证，包括皮肤病变分割和息肉分割，展示了其在这些分割任务中相比于现有方法的效果。所以其的一开始提出使用于分割，但是其也可以用于目标检测，亲测效果非常好，同时该结构主要是可以用于替换我们各种Neck中的结构形成二次创新比如之前的BiFPN，我们可以用其替换其在的Fusion操作从而形成二次创新。

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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、SDI的框架原理

三、SDI的核心代码 

四、手把手教你添加SDI机制 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、SDI的yaml文件和运行记录

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【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】SDI：多层次特征融合模块，替换contact操作
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。
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在本文中，我们介绍了U-Net v2，一种用于医学图像分割的新型、稳健且高效的U-Net变体。它旨在增强语义信息在低级特征中的注入，同时精细化高级特征的细节。对于输入图像，我们首先通过深度神经网络编码器提取多层次特征。接下来，我们通过从高级特征中注入语义信息，并通过Hadamard积整合来自低级特征的更精细细节，来增强每一层的特征图。我们新颖的跳跃连接使所有层次的特征都具备丰富的语义特征和复杂的细节。改进后的特征随后被传递到解码器进行进一步处理和分割。我们的方法可以无缝集成到任何编码器-解码器网络中。
【RT-DETR有效改进】UNetv2提出的一种SDI多层次特征融合模块（细节高效涨点）
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本问给大家带来的改进机制是UNetv2提出的一种多层次特征融合模块（SDI）其是一种用于替换Concat操作的模块，SDI模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。包括皮肤病变分割和息肉分割，展示了其在这些分割任务中相比于现有方法的效果。所以其的一开始提出使用于分割，但是其也可以用于目标检测，亲测效果非常好，同时该结构主要是可以用于替换我们各种Neck中的结构形成二次创新比如之前的BiFPN，我们可以用其替换其在的Fusion操作从而形成二次创新。
YOLO11改进-模块-引入混合池化注意力模块Hybrid Pooling Attentio解决小目标问题、遮挡问题
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平均池化和最大池化操作的结合可以有效整合通用和详细信息，增强特征图的表示能力。平均池化近似窗口内的值，类似对日常经验的模糊记忆，能获取数据的大致趋势；最大池化捕获窗口内的峰值，类似对重要或特殊事件的清晰记忆，可突出数据的关键特征。通过在不同空间维度上分别进行平均池化和最大池化操作，HPA 可以从不同角度捕捉特征信息。同时，利用分组和重加权的思想，对输入特征图进行分组处理，通过跨空间学习的方式整合不同组的特征，自适应地重新校准通道间的关系，实现不同的跨通道交互，从而有效捕捉和学习复杂的低级特征表示。
【YOLO11改进】改进Conv、颈部网络STFEN、以及引入PIOU用于小目标检测！
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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。
特征融合篇 | YOLOv8改进之利用多层次特征融合模块SDI重构特征融合层 | 助力小目标检测
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多层次特征融合模块（SDI）是一种常用的深度学习中的模块，用于将不同层级的特征进行融合，从而提高模型的性能。本文所做的改进就是在YOLOv8网络结构中，利用多层次特征融合模块SDI重构特征融合层，以助力小目标的检测。🌈
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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。
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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
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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。
YOLOv7涨点改进：多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少
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多尺度并行大卷积核模块（MSPLCK）：大卷积核具有更大的有效感受野和更高的形状偏差，能通过扩大感受野在学习的潜在域空间中捕获更多结构化信息，帮助单个像素基于大范围周围像素恢复图像并还原物体形状；小卷积核则专注于细节特征，恢复纹理细节。不同大小的卷积核并行工作，可从不同尺度关注图像区域，提取多尺度特征，这些特征在通道维度上连接，再经多层感知器处理，既能融合不同类型特征，又能拟合去雾特征。增强并行注意力模块（EPA）
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走向CTO的路上...
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本篇介绍UNetv2中提出的一种SDI多层次特征融合模块，该模块可以有效提升YOLOv8模型在图像分割任务上的精度。本篇介绍了一种利用 SDI 多层次特征融合模块魔改 YOLOv8 分割头的简单方法，该方法可以有效提升分割精度，是一种高效涨点利器。
YOLO11改进-模块-引入极性感知注意力 Polarity-Aware Attention
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在传统的模型注意力机制里，就好比我们看东西只看一半。它常常会把一些带有 “负” 含义的信息丢掉，只留下 “正” 信息。比如说，在判断两个事物的关系时，只关注它们相似、匹配的地方，而忽略了它们之间不匹配、相反的部分。极性感知注意力就改进了这一点，它把每个信息（查询向量和键向量）都拆成 “正” 和 “负” 两个部分。这样一来，模型在计算两个信息之间的关系时，不仅会考虑它们相同符号（比如都为正或者都为负）部分的相似程度，还会考虑不同符号（一个正一个负）部分的相互作用。
yolov8改进unet
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### 使用 YOLOv8 改进 UNet 模型的方法和实现技巧 #### 特征融合增强 为了提升 UNet 的性能，可以借鉴 YOLOv8 中的多尺度特征融合技术。YOLOv8 利用了更高效的特征金字塔结构来捕获不同层次的空间信息[^2]。这种设计有助于改善 UNet 对于复杂场景下的细节捕捉能力。 ```python import torch.nn as nn class ImprovedUNet(nn.Module): def __init__(self, base_model): super(ImprovedUNet, self).__init__() # 加载预训练好的YOLOv8骨干网作为编码器部分 self.encoder = load_yolov8_backbone() # 定制解码器层以适应特定应用需求 self.decoder = build_custom_decoder() def forward(self, x): features = self.encoder(x) output = self.decoder(features) return output ``` #### 引入注意力机制 SimAM 和 NAM 这两种新型注意力模块能够显著优化网络表现。将这些轻量级且有效的组件嵌入到 UNet 架构中，可以在不增加过多计算成本的情况下进一步加强模型的表现力。 ```python from yolov8.attention import SimAM, NAM def add_attention_to_unet(unet_module): for name, module in unet_module.named_children(): if isinstance(module, (nn.Conv2d)): setattr(unet_module, name, nn.Sequential( module, SimAM() # 或者使用NAM取决于具体应用场景 )) elif hasattr(module, 'children'): add_attention_to_unet(module) improved_unet = ImprovedUNet(base_model=unet_instance) add_attention_to_unet(improved_unet) ``` #### 多任务联合训练策略 采用类似于 YOLOv8 所使用的多任务学习方式，即让同一个模型同时处理多个相关联的任务（如实例分割与边界框预测）。这不仅可以让模型学到更多样化的特征表达形式，还能够在一定程度上缓解过拟合现象的发生[^1]。 ```python loss_fn = { "segmentation": SegmentationLoss(), "bbox_regression": BBoxRegressionLoss() } for epoch in range(num_epochs): for images, targets in dataloader: outputs = improved_unet(images) seg_loss = loss_fn["segmentation"](outputs['seg'], targets['mask']) bbox_loss = loss_fn["bbox_regression"](outputs['bbox'], targets['boxes']) total_loss = seg_loss + alpha * bbox_loss optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step() ```
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