YOLOv11改进 | SPPF篇 | 2024最新AIFI模块改进特征金字塔网络（Transformer和YOLO的结合）

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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 transformer 目标检测 计算机视觉 python
于 2024-11-06 23:51:38 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来是用最新的改进是RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv11中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv11往往能够达到一些特殊的效果，因为发论文并不一定要提高精度轻量化模型也是一个方向（本文含yolov11和RT-DETR的结合文件，配合RT-DETR检测头）。

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、RT-DETR的AIFI框架原理

2.1 AIFI的基本原理

三、AIFI的完整代码

 四、手把手教你添加AIFI模块

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YOLOv11改进策略【SPPF】| AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互，在降低计算成本的同时提高模型的性能
Limiiiing的博客
10-11 1086
本文记录的是基于AIFI模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。AIFI是RT-DETR中高效混合编码器的一部分，利用其改进YOLOv11模型，
YOLOv8改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）
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本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这一改进显著提高了YOLOv8模型的mAP。
ultralytics 中的 RT-DETR 之 模型结构解析
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05-14 1265
本文详细解析了RT-DETR-ResNet50混合检测模型在ultralytics框架中的实现。首先，文章介绍了ResNet50作为Backbone的逐层结构，包括各模块的参数、输入输出维度及其作用，重点解释了Bottleneck结构的通道扩展机制和下采样实现。随后，文章解析了Head网络的混合注意力架构，包括特征增强、多尺度特征融合、金字塔结构构建和跨层级联解码等阶段，详细说明了每个模块的功能及其对特征图的影响。整体上，该模型通过优化Bottleneck结构和特征融合策略，显著降低了计算量，同时保持了较高
YOLOv5/YOLOv7改进： AIFI (尺度内特征交互）助力YOLO | YOLO终结者？RT-DETR一探究竟
10-31 2291
AIFI (尺度内特征交互）助力YOLO ,提升尺度内和尺度间特征交互能力，同时降低多个尺度的特征之间进行注意力运算，计算消耗较大等问题
YOLO学习笔记 ｜ YOLOv11的改进方向与应用领域
尘世冰封的专栏
04-18 362
YOLOv11通过骨干网络轻量化、注意力机制增强及多尺度特征融合等策略，显著提升了检测精度与效率。其应用已覆盖医疗、公共安全、农业等多个领域，未来在跨模态融合与泛化能力优化方面仍有广阔探索空间。具体技术细节与实现代码可参考各研究原文。
YOLOv8加入AIFI模块，附带项目源码链接
CDBmax的博客
01-22 1961
YOLOv8" 是一个新一代的对象检测框架，属于YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv8中提及的AIFI（Attention-based Intrascale Feature Interaction）模块是一种用于增强对象检测性能的机制，它是对YOLO架构中的SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）模块的替代或改进。: 这是一种快速且准确的对象检测方法，它只需单次查看（"You Only Look Once"）即可检测图像中的对象。
YOLOv11改进 | 卷积模块 | 分布移位卷积DSConv替换Conv
kay_545
10-05 1596
yolo11，yolo11改进，卷积，轻量化
YOLOv11模型改进-模块-引入空间自适应特征调制模块SAFM 提升多尺度、小目标检测
qq_64693987的博客
12-24 3092
SAFM 是一种空间自适应特征调制机制，它主要应用于图像超分辨率任务中。通过对输入特征进行动态调制，SAFM 能够自适应地选择代表性的特征表示，从而更好地恢复图像的细节和清晰度。这种机制的核心在于它能够从多尺度的角度处理特征，同时考虑局部和全局的信息，使得生成的特征更加具有判别性和鲁棒性。通道分割与初步处理首先对归一化的输入特征进行通道分割操作，产生四个部分组件。其中一个部分用深度卷积进行处理。其余三个部分则被送入多尺度特征生成单元，经过下采样、卷积和上采样等操作来生成多尺度特征。多尺度特征整合。
YOLOV8改进：LSKA注意力机制改进SPPF模块
BingYelly的博客
03-22 9747
与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。这样，原始特征图中的每个元素都会根据注意力图的值进行加权，突出重要的特征，抑制不重要的特征。总的来说，LSKA注意力机制通过利用大且可分离的卷积核以及空间扩张卷积来捕捉图像的广泛上下文信息，生成注意力图，并通过这个注意力图加权原始特征，以此增强网络对于重要特征的关注度，提高模型的性能。与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。
YOLOv11模型改进-注意力机制-引入自适应稀疏自注意力ASSA
qq_64693987的博客
10-16 4027
Adaptive Sparse Self-Attention（ASSA）是自适应稀疏Transformer（AST）模型中的关键组件，主要用于提升图像恢复任务的性能。ASSA的设计旨在减少标准Transformer模型中由于无关区域引入的噪声交互，同时解决特征冗余问题。稀疏自注意力（SSA）：使用基于ReLU的稀疏注意力机制，过滤掉查询与键之间低匹配的无关交互。这可以减少无效特征的参与，帮助聚焦在最有价值的信息交互上。
YOLOv11改进-卷积-引入Upsampling by Dynamic DySample 解决传统上采样灵活性问题
qq_64693987的博客
10-17 3707
现有的上采样方法如等，依赖于动态卷积来生成上采样的内容感知核，但这些方法需要额外的子网络生成动态卷积核计算量较大。尤其是 FADE 和 SAPA 需要高分辨率的特征图作为引导，进一步增加了计算负担，并限制了应用场景。DySample的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样（Point Sampling）。通过学习输入特征图中的采样点坐标，DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样，而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下：​​1. 输入特征图：大小为 C×H×W的输入特征图。
YOLOv5改进 | SPPF | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）
Snu77的博客
12-18 3644
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块来替换YOLOv5中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往往能够达到一些特殊的效果我个人猜测，所以我进行了一些实验来验证这一点，我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv8中。
YOLOv10改进 | SPPF篇 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）
Snu77的博客
07-13 1625
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv10中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv10往往能够达到一些特殊的效果（我个人猜测，所以我进行了一些实验来验证这一点），我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv10中。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）
Snu77的博客
12-06 7284
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv8中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往往能够达到一些特殊的效果（我个人猜测，所以我进行了一些实验来验证这一点），我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv8中。亲测这一改进并不一定能够提高精度。
YOLOv8算法改进【NO.92】使用大核分离卷积注意力模块Large Separable Kernel Attention（LSKA）改进SPPF模块
m0_70388905的博客
12-14 2435
使用大核分离卷积注意力模块Large Separable Kernel Attention（LSKA）改进SPPF模块
YOLOv11改进 | YOLOv11引入MobileNetV4
MR_Colorful的博客
04-08 1344
主要是对该文章进行复现，以及对一些问题进行解答。
YOLOv11模型改进-注意力-引入简单无参数注意力模块SimAM 提升小目标和遮挡检测
qq_64693987的博客
10-21 3413
基于视觉神经科学理论，为每个神经元定义能量函数通过最小化这个能量函数，找到目标神经元与其他神经元的线性可分性，从而确定神经元在视觉处理中的重要程度。2. 特征精炼部分：缩放算子应用：根据哺乳动物大脑中注意力调制表现为对神经元反应的增益效应，使用缩放算子进行特征精炼。具体来说，通过来实现，其中包含所有通道和空间维度的（即每个神经元的最小能量），函数用于限制中的过大值，以确保特征精炼的合理性。
YOLOv8改进策略【SPPF】| 将特征金字塔池化修改为：SPPCSPC，提升模型的特征提取能力和计算效率。
Limiiiing的博客
03-01 407
本文记录的是。YOLOv7中的SPPCSPC（Spatial Pyramid Pooling Cross Stage Partial Connections）模块是一种结合了（SPP）和（CSP）的改进结构，本文将其添加到YOLOv8中，
YOLOv11改进，YOLOv11改进损失函数采用Powerful-IoU：自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数（2024年最新IOU）
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
10-09 1383
物体定位是物体检测中的一项关键任务，它严重依赖于边界框回归 (BBR) 损失函数的评估和优化。因此，边界框回归损失函数显著影响物体检测器的性能。大多数 BBR 损失可归类为 𝑙𝑛-norm 和基于 IoU 的损失。如下图所示，不同IoU 损失函数引导的锚框回归过程。彩色框为不同损失函数引导的锚框在回归过程中的分布。很明显，PIoU 损失引导的锚框回归最快，可以最快地逼近目标框。而且，除 PIoU 损失外，所有损失函数引导的锚框都存在面积扩大的问题，而 PIoU 损失引导的锚框不存在此问题。
YOLOV11改进SPPF
02-18
### YOLOv11 中 SPPF 模块的改进特点与优势 #### 1. SPPELAN 替代传统 SPPF 在YOLOv11中，SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）模块被SPPELAN替代。这种新的模块继承并扩展了YOLOv9中的同名组件特性[^1]。SPPELAN不仅保持了原有SPPF的空间金字塔池化的优点，还引入了更复杂的特征聚合策略。 #### 2. 增强的双通道特征处理能力 类似于YOLOv8中的SPPFCSPC-G模块的设计理念，YOLOv11也采用了类似的双通道结构来增强特征表示的能力。具体来说，该版本通过集成分组卷积的方式，在不显著增加计算成本的情况下提升了模型的表现力和鲁棒性[^2]。 #### 3. 利用PGI提升梯度传播质量 为了应对深层神经网络中存在的梯度消失或爆炸问题，YOLOv11借鉴了YOLOv9提出的可编程梯度信息(PGI)，使得在网络深处仍能获得高质量的反向传播信号。这对于提高整个系统的收敛速度以及最终精度至关重要[^3]。 #### 4. GELAN 架构下的高效层聚合 借助于广义高效层聚合网络(GELAN)的思想，YOLOv11实现了更加灵活高效的多尺度特征融合方案。此方法有助于更好地捕捉不同大小的目标，并且减少了冗余运算，提高了整体效率。 ```python def sppe_lan_module(input_tensor): # 实现SPPELAN的具体逻辑 pass def pg_info_integration(model_weights, gradient_path): # 结合PGI调整权重更新规则 pass def gelan_based_feature_fusion(features_list): # 应用GELAN原则进行跨层次特征交互 pass ```
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