YOLOv11改进 | 融合改进篇 | 轻量级移动端网络ShuffleNetV2融合CCFM参数量仅百万（附代码+修改教程）

已于 2024-11-16 10:50:25 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 python 深度学习 YOLOv11 目标检测
于 2024-11-16 01:30:14 首次发布
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 一、本文内容

本文给大家带来的最新改进内容是ShuffleNetV2融合CCFM，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YOLOv11n上修改该主干降低了GFLOPs,参数量也有大幅度下降，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。

此版本训练信息：YOLO11-shuffleNetV2-CCFM summary: 412 layers, 930,178 parameters, 930,162 gradients, 3.1 GFLOPs
基础版本：YOLO11 summary: 319 layers, 2,591,010 parameters, 2,590,994 gradients, 6.4 GFLOPs

   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、本文内容

二、ShuffleNetV2框架原理​编辑

三、ShuffleNetV2核心代码

四、手把手教你添加ShuffleNetV2网络结构

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.5 修改五

4.6 修改六 

4.7 修改七

4.8 修改八

4.9 修改九

五、CCFM-ShuffleNetV2的yaml文件

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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
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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。
YOLOv8改进 | Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（附yaml文件+添加教程）
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本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv8上，发现其不仅能够降低GFLOPs（成功添加之后，不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3），同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右，相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2（附代码+修改教程）
Snu77的博客
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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。
YOLOv8改进（一）-- 轻量化模型ShuffleNetV2
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YOLOv8；ShuffleNetV2
最新改进YOLOv8系列：YOLOv8改进ShuffleNetV2，有效涨点！
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主干网络为ShuffleNetV2, 其主要结构Inverted_residual_unit的组成单元如下图 c、d所示:ShuffleNetV1结构的问题：如上图(a)(b)在ShuffleNetv1的模块中，大量使用了1x1组卷积，这违背了G2原则，另外v1采用了类似ResNet中的瓶颈层（bottleneck layer），输入和输出通道数不同，这违背了G1原则。同时使用过多的组，也违背了G3原则。短路连接中存在大量的元素级Add运算，这违背了G4原则。
YOLOv8 更换主干网络之 ShuffleNetv2：轻量级目标检测的未来
一直在水些技术小文
09-20 1021
本文将深入研究 ShuffleNetv2 的核心概念，探讨其在 YOLOv8 中的应用，并提供示例代码和实际操作指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。YOLOv8 作为 YOLO 系列的最新版本，引入了 ShuffleNetv2 作为主干网络，以实现更高的性能和更低的计算复杂度。：ShuffleNetv2 与 YOLOv8 的检测头（Detection Head）结合，将提取的特征与预测边界框的信息进行融合，以生成最终的目标检测结果。：收集和准备你的目标检测数据集，确保它包含了你关注的目标类别。
【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8 更换主干网络之 PP-LCNet，轻量级CPU卷积神经网络，降低参数量
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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我们提出了一种基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它在多项任务中提高了轻量级模型的性能。本文列出了在延迟几乎不变的情况下能够提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同推理时间内的分类准确性可以大大超过之前的网络结构。如图1所示，它的性能优于最先进的模型。在计算机视觉的下游任务中，如目标检测、语义分割等，它也表现得非常出色。我们所有的实验都是基于PaddlePaddle1进行的。代码和预训练模型可在PaddleClas2中找到。
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
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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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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。
基于ShuffleNetV2-CCFM的轻量级YOLOv11目标检测网络设计与性能优化研究（附代码）
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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。
YOLOv8改进，MobileNetV3轻量化架构改进特征提取网络，助力涨点
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MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
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近年来，轻量化目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点。在CVPR 2023会议上，许多研究者提出了一些有效的方法来改进YOLOv8目标检测的精度和效率。结合这些最新成果，我们可以从以下几个方面来进行改进。首先，我们可以考虑使用更紧凑的网络结构来减少模型的参数数量和计算量；其次，我们可以引入一些注意力机制来提升模型对重要区域的关注程度；最后，我们可以通过增强数据增强策略和使用更先进的训练技巧来提升模型的准确性。下面将详细介绍这些改进思路以及对应的网络修改代码。
【YOLOv5/v7改进系列】替换骨干网络为ShuffleNetv2
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替换YOLOv5s/n、v7-tiny骨干网络为ShuffleNetv2.《ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design》提出了一种新的卷积神经网络（CNN）架构设计方法，并给出了一系列实用的设计指南，旨在提高模型在实际应用中的效率。
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【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干 (论文笔记+引入代码)
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轻量级卷积神经网络（CNNs）专为移动设备上的应用而设计，具有更快的推理速度。卷积操作只能捕获窗口区域内的局部信息，这限制了性能的进一步提升。将自注意力引入到卷积中可以很好地捕获全局信息，但这将大大增加实际速度的负担。在本文中，我们提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），然后为移动应用呈现了一个新的GhostNetV2架构。所提出的DFC注意力基于全连接层构建，不仅可以在常见硬件上快速执行，还能捕获长距离像素之间的依赖关系。
.CCFM轻量级跨尺度特征融合模块
01-15
### CCFM轻量级跨尺度特征融合模块概述 CCFM (Cross-scale Context Fusion Module) 是一种用于计算机视觉和深度学习中的轻量级跨尺度特征融合方法。该模块旨在解决多尺度目标检测中存在的不同尺度物体之间的语义鸿沟问题，通过有效融合来自多个层次的特征图来增强模型的表现力[^1]。 #### 特征提取与融合机制 在传统卷积神经网络架构中，浅层特征富含空间细节但缺乏高层语义信息；而深层特征则相反，具有较强的表达能力却丢失了很多位置精度。为了克服这一局限性，CCFM采用了一种新颖的设计思路，在保持较低计算成本的同时实现了高效的特征重用： - **自顶向下路径**：从高层次到低层次逐层传递全局上下文信息； - **横向连接结构**：利用残差边将相同分辨率下的两个阶段直接相连，促进快速的信息流通； - **注意力引导聚合操作**：引入可变形卷积核动态调整感受野大小，并借助SENet机制强化重要区域响应强度[^2]。 ```python import torch.nn as nn class DeformConv(nn.Module): def __init__(self, inc, outc, kernel_size=3, padding=1, stride=1): super(DeformConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(inc, outc, kernel_size=(kernel_size,kernel_size),stride=stride,padding=padding,bias=False) def forward(self,x): offset = ... return self.conv(x) def ccfm_block(in_channels): layers = [] deform_conv = DeformConv(in_channels,in_channels//4) se_module = SELayer(channel=in_channels//4,reduction=8) layers += [ deform_conv, nn.BatchNorm2d(num_features=in_channels//4), nn.ReLU(inplace=True), se_module ] return nn.Sequential(*layers) ``` 上述代码片段展示了如何构建一个基本单元——`ccfm_block`，它包含了可变形式态卷积以及通道注意机制(SELayer)，这些组件共同作用于输入张量以实现更优的空间布局感知特性[^3]。
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