YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 2024最新高效的超分辨率特征提取模块MAB二次创新C3k2助力yolov11有效涨点（全网独家创新）

已于 2025-01-19 03:11:50 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 计算机视觉 深度学习 目标检测 python YOLOv11
于 2024-11-09 02:51:17 首次发布
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版权

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是Multi-scaleAttentionNetworkforSingleImageSuper-Resolution提出的MAB模块，其旨在提升单图像超分辨率(SISR)任务中的特征提取能力。与传统的RCAN（Residual Channel Attention Network）风格模块不同，MAB结合了MetaFormer结构，使得特征提取过程更具有效率和适应性。MAB包括两大核心模块：多尺度大核注意力 (MLKA) 和门控空间注意力单元 (GSAU)。总的来说，MAB通过多尺度和大核注意力机制的结合，以及门控空间注意力单元的引入，在高效特征提取的基础上提升了超分辨率任务中的图像细节恢复效果，本文内容含多种二次创新C3k2，为我个人独家整理。

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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、原理介绍

三、核心代码

四、添加方式

 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

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可发1区的超级创新思路（python 、MATLAB实现）：基于区域注意力双通道MABMA的时间序列预测模型
hasakie的博客
04-19 518
首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！应用领域：功率预测、故障诊断、流量预测等领域！
【Block总结】MAB，多尺度注意力块|即插即用
AI浩
02-01 1072
MAB（Multi-scale Attention Block）是Multi-scale Attention Network (MAN)中的核心组件，旨在通过结合多尺度大核注意力（MLKA）和门控空间注意力单元（GSAU）来提升图像超分辨率的性能。MAB模块的设计旨在有效捕捉图像中的局部和全局特征，同时避免传统卷积网络中常见的“块状伪影”问题。Multi-scale Attention Network (MAN)通过结合多尺度大核注意力和门控空间注意力机制，成功提升了单幅图像超分辨率重建的性能和效率。
英文论文解读复现【NO.19】SuperYOLO：超分辨率辅助对象多模式远程检测感知影像
m0_70388905的博客
02-20 1646
超分辨率辅助对象多模式远程检测感知影像
(Applied Intelligence-2022)TransGait: 基于多模态的步态识别与集合Transformer
顾道长生的科研笔记
07-20 3559
作为一种可以从远处识别的生物特征，步态在预防犯罪、司法鉴定和社会安全等方面有着广泛的应用。然而，步态识别仍然是一项具有挑战性的任务，在典型的步态识别方法中存在两个问题。首先，现有的步态识别方法对行人的衣服和携带物的鲁棒性很弱。第二，现有的步态识别的时间建模方法不能充分地利用序列的时间关系，并要求步态序列保持不必要的顺序约束。在本文中，我们提出了一个新的基于剪影和姿势特征的多模态步态识别框架来克服这些问题。轮廓和姿势的联合特征对行人的衣服和携带物具有很高的可判别性和鲁棒性。...
【论文阅读】Multi-Attention Based Ultra Lightweight Image Super-Resolution
博客
04-29 1315
轻量级图像超分辨率 (SR) 网络对于现实世界的应用具有极其重要的意义。有几种基于深度学习的 SR 方法具有显着的性能，但它们的内存和计算成本是实际使用中的障碍。为了解决这个问题，我们提出了一个多注意力特征融合超分辨率网络（MAFFSRN）。MAFFSRN 由作为特征提取块的建议特征融合组 (FFG) 组成。每个 FFG 都包含一堆建议的多注意块 (MAB)，它们组合在一个新颖的特征融合结构中。此外，具有成本效益的注意机制 (CEA) 的 MAB 帮助我们使用多种注意机制改进和提取特征。
【图像任务】Transformer系列.2
m0_61899108的博客
06-05 3724
​ 两篇改进Transformer结构的论文：MAN（arXiv2022），ScalableViT（NeurIPS2022） ​
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 利用2024最新YOLOv9的GELAN模块替换C3k2结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图
Snu77的博客
11-05 1961
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv10中的C2f。
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 2024最新ECCV最新大感受野的小波卷积WTConv助力YOLOv11有效涨点（二次创新C3k2）
Snu77的博客
11-05 1928
本文给大家带来的改进机制是一种新的卷积层，称为WTConv（小波卷积层），它利用小波变换（WT）来解决卷积神经网络（CNN）在实现大感受野时遇到的过度参数化问题。WTConv的主要目的是通过对输入数据的不同频率带进行处理，使CNN能够更有效地捕捉局部和全局特征，WTConv成功解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题，提供了一种更为高效、鲁棒且易于集成的卷积层解决方案，我将其用于二次创新YOLOv11中的C3k2机制可以减少百分之十的参数量和计算量，达到一个可观的轻量化作用。
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 全维度动态卷积ODConv卷积二次创新C3k2助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 3788
这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家。
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 4105
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。
【深度学习|特征增强融合模块】MAF (Multi-scale Attention Fusion)一种多尺度的注意力融合模块
985小水博的摸鱼日常
11-29 2909
【深度学习|特征增强融合模块】MAF (Multi-scale Attention Fusion)一种多尺度的注意力融合模块
（ECCV 2022）即插即用高效长距离注意力机制模块，涨点涨点涨点
Angelina_Jolie的博客
10-24 1301
题目：Efficient Long-Range Attention Network for Image Super-resolution论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06697。
YOLOv11融合[CVPRW2024]MAN中的MLKA模块及相关改进思路
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
11-25 2134
论文速览：通过利用大型内核分解和注意力机制，卷积神经网络 （CNN） 可以在许多高级计算机视觉任务中与基于 transformer 的方法竞争。然而，由于远距离建模的优势，具有自注意力的变形金刚仍然主导着低级视觉，包括超分辨任务。在本文中，我们提出了一种基于 CNN 的多尺度注意力网络 （MAN），它由多尺度大核注意力 （MLKA） 和门控空间注意力单元 （GSAU） 组成，以提高卷积 SR 网络的性能。
（arxiv 2024）即插即用多尺度注意力聚合模块MSAA，即用即起飞
Angelina_Jolie的博客
10-31 9701
题目：CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.10530。
YOLO11改进|引入超分辨率空间自适应调节模块SAFM
A1983Z的博客
03-10 172
特征混合：通过SAFM和CCM的特征混合，网络能够学习到空间和通道维度上的复杂关系，对于图像修复、分割或增强等任务非常有用。初始卷积（Conv 3×3）：图像首先经过一个3×3的卷积层，这是一个提取低级特征（如边缘、纹理和颜色）的标准操作。CCM（跨通道混合）：CCM指的是在通道间（如RGB通道）混合特征的操作，用于捕捉更复杂的通道间关系。输出（增强后的图像）：最终输出的是经过处理或增强的图像，具体任务包括图像修复、分辨率提升等。
使用多尺度注意力进行语义分割
AI公园
11-27 1928
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Andrew Tao and Karan Sapra编译：ronghuaiyang导读来自NVIDIA的SOTA语义分割文...
YOLOv3 正负样本划分详解
guoguozgw的博客
06-15 745
条件是否为正样本anchor 与 GT 的 IoU 最大✅ 强制标记为正样本anchor 与 GT 的 IoU > iou_threshold（如 0.5）✅ 可选标记为正样本无任何 GT 与其重叠❌ 负样本仅部分重叠但不是最大匹配❌ 忽略（不参与位置损失）⚠️ 注意：只有负责预测真实框的 bounding box 才会参与位置回归（tx, ty, tw, th）和类别概率（class probs）的损失计算。该 bounding box不负责预测任何真实框；
使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测
最新发布
irisMoon06的博客
06-16 171
【代码】使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测。
YOLOv8新突破：FASFFHead多尺度检测的极致探索
shrgegrb的博客
06-14 592
摘要：本文提出一种创新的辅助特征融合检测头FASFFHead，用于改进YOLOv8的目标检测性能。FASFFHead通过构建四级特征融合体系（P3-P6）和自适应空间特征融合机制，有效解决了多尺度特征融合不充分的问题。实验表明，在COCO数据集上，该模型使YOLOv8n的mAP@0.5提升2.8个百分点，参数量仅增加0.6M。消融实验验证了P6层和ASFF机制的有效性，实际应用如无人机航拍目标检测也展示了其优越性能。
yolo改进C3k2
03-12
<think>好的，我现在需要处理用户关于YOLO改进C3k2的问题。首先，我应该确认用户提到的C3k2具体指的是什么。YOLO模型的不同版本中，比如YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7等，都有不同的模块结构。C3模块常见于YOLOv5，所以可能用户指的是YOLOv5中的一个改进。 接下来，C3模块是CSPNet（Cross Stage Partial Network）结构的一种应用，用于减少计算量的同时保持或提升性能。C3模块通常由多个卷积层和残差连接组成，可能k2代表的是卷积核的大小？比如kernel size为2，但这不太常见，通常卷积核是奇数尺寸，比如3x3。或者k2可能是指模块中的某个参数，比如重复次数？比如Bottleneck的数量？ 用户提到的C3k2可能是指修改了C3模块中的某些参数，比如将卷积核大小调整为2x2，或者调整了模块中的层数。但需要进一步验证。也有可能k2代表其他结构改动，比如分组卷积的组数，或者通道数的调整。 我需要查阅YOLO相关的改进资料，特别是关于C3模块的变体。例如，YOLOv5中的C3模块替换了原来的Bottleneck结构，结合CSPNet的思想，将输入分成两部分处理，再合并。可能的改进包括调整卷积核大小、改变分组数、引入新的激活函数或注意力机制等。 另外，k2可能是指模块的重复次数，比如使用2个Bottleneck层，而原本可能有更多的重复。例如，C3模块中的Bottleneck数量可能根据模型的大小（如s、m、l、x）而变化，k2可能表示在该模块中使用2个Bottleneck。 需要进一步确认k2的具体含义。可能用户指的是YOLO的一个改进版本中，将C3模块中的卷积核尺寸调整为2，或者修改了模块的结构参数，比如减少计算量，提升速度。或者，这可能是一种特定的改进方法，比如在C3模块中引入某种机制，如K-means聚类的anchor调整，但不太相关。 另一个可能性是k2代表某种轻量化设计，比如深度可分离卷积的使用，或者更小的卷积核以减少参数。例如，将原来的3x3卷积换成2x2，虽然这可能影响感受野，但可能为了速度做出的权衡。 此外，可能用户有笔误，原本想写的是C3TR，即引入了Transformer结构的C3模块，或者其他的变体，但这里明确是C3k2。需要进一步分析。 如果假设k2是指kernel size为2，那么需要考虑这样做的优缺点。2x2卷积核可能减少参数，但可能无法有效捕获相邻像素的信息，通常3x3更常见。不过，也许在特定层使用2x2卷积可以降低计算量，同时保持性能。 或者，k2可能代表某种组合结构，比如两个连续的卷积层，每个使用k=2的核，但这不太常见。 可能需要结合具体的改进文献或代码来确认。例如，在YOLOv5的某个改进版本中，是否有将C3模块中的某个卷积层的kernel size改为2x2的情况，或者调整了模块的深度。 另外，可能C3k2是某个改进模型中的自定义模块名称，其中k2代表某种参数配置。例如，k可能代表key的参数，如宽度因子或深度因子。 如果找不到直接的信息，可能需要基于常见的改进方法进行推测。例如，C3模块的改进可能包括使用更高效的激活函数，如Mish或SiLU，或者加入注意力机制，如SE模块、CBAM等。或者，改变通道的分割比例，优化梯度流动。 总结来说，用户的问题需要明确C3k2的具体改进点，可能需要从结构参数、卷积核大小、模块重复次数、引入的新组件等方面进行解释。由于信息有限，可能需要基于常见的C3模块改进方法进行回答，同时指出可能的几种可能性，并建议用户提供更多上下文以便更准确的信息。</think>YOLO模型中的C3模块改进（如C3k2）通常指对原C3模块的结构优化，目的是提升检测精度或降低计算量。以下为逐步解析： --- ### 1. **C3模块基础认知** 在YOLOv5中，**C3模块**基于CSPNet（Cross Stage Partial Network）设计，核心思想是将输入特征图分为两部分： - **Part 1**: 直接通过短路连接（Shortcut）传递。 - **Part 2**: 经过多个Bottleneck层（含卷积、BN、激活函数）处理。 最后将两部分特征图拼接，增强梯度多样性并减少计算量。 --- ### 2. **C3k2的可能改进方向** “k2”可能代表以下改进形式（需结合具体代码/论文验证）： #### **(1) 卷积核尺寸调整** - **假设**: 将原3×3卷积核改为2×2（k2即kernel size=2）。 - **效果**: - **优点**: 减少参数量和计算量，提升推理速度。 - **缺点**: 可能削弱局部特征捕捉能力，需通过实验验证精度影响。 #### **(2) Bottleneck层数调整** - **假设**: 控制Bottleneck堆叠次数为2（如k=2）。 - **效果**: - **轻量化**: 减少重复次数可降低计算成本，适用于移动端部署。 - **精度平衡**: 需调整其他模块补偿特征提取能力。 #### **(3) 分组卷积引入** - **假设**: 对卷积操作分组（如Group=2），减少参数量。 - **效果**: - 降低计算复杂度，但需注意分组过多可能导致特征交互不足。 --- ### 3. **典型改进案例参考** - **YOLOv5-C3TR**: 在C3中插入Transformer层，增强长距离依赖建模。 - **C3-SE**: 加入通道注意力（Squeeze-and-Excitation），提升重要特征权重。 - **C3-ELAN**: 通过扩展连接增强特征融合能力（见于YOLOv7）。 --- ### 4. **实验验证建议** 若需验证C3k2的效果，可进行以下对比实验： 1. **基准模型**: 原始YOLOv5的C3模块。 2. **改进模型**: 替换为C3k2模块。 3. **指标对比**: mAP、参数量（Params）、计算量（FLOPs）、推理速度（FPS）。 --- ### 5. **总结** C3k2可能是针对特定场景的轻量化或精度优化改进，需结合具体实现分析其设计动机。建议查阅相关改进论文或代码仓库以获取更准确信息。
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