YOLOv11改进 | 融合改进篇 | ASFYOLO配合RepViT助力yolov11有效涨点（教你如何融合改进机制创新点）

已于 2024-11-16 10:50:07 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 2024-11-16 01:57:04 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/143810847

 一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是融合改进，最近有好几个读者和我反应单独的机制都能够涨点，一融合起来就掉点，这是大家不了解其中的原理(这也是为什么我每一个机制都给大家讲解一下原理，大家要明白其中的每个单独的机制涨点原理然后才能够更好的融合，有一些结构是有冲突的)，不知道哪些模块和那些模块融合起来才能够涨点。所以本文给大家带来的改进机制是融合 ASFYOLO + RepViT的融合改进机制，同时本文的RepViT可以替换专栏内的任何一个主干。

版本1训练信息：YOLO11-ASFYOLO-RepViT summary: 585 layers, 2,148,326 parameters, 2,148,310 gradients, 5.8 GFLOPs
版本2训练信息：YOLO11-ASFYOLO-RepViT-2 summary: 597 layers, 1,672,093 parameters, 1,672,077 gradients, 4.4 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、本文介绍

二、RepViT基本原理

三、BiFPN原理

2.1 尺度序列特征融合（SSFF）模块

2.2 三重特征编码器（TFE）模块

2.3 通道和位置注意力机制（CPAM）

四、手把手教你修改ASFYOLO

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、手把手教你添加RepViT 

5.1 RepViT核心代码

5.2 修改一

5.3 修改二 

5.4 修改三 

5.5 修改四

5.6 修改五

5.7 修改六

5.8 修改七

5.9 修改八

注意！！！ 额外的修改！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！ 

六、融合改进yaml文件 

6.1 ASFYOLO-RepViT-1的yaml文件 

6.2 ASFYOLO-RepViT-2的yaml文件 

七、本文总结

二、RepViT基本原理

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特征融合篇 | YOLOv10改进之在Neck网络中添加加权双向特征金字塔BiFPN
小哥谈
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在计算机视觉任务中，特征金字塔网络（FPN）是一种常用的方法，它通过构建不同尺度的特征图来捕获不同尺度的目标。然而，传统的FPN存在一些缺点，如特征融合效率低、信息流通不充分等。BIFPN则通过引入双向的特征融合机制和加权的特征融合方法来克服这些问题。🌈
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
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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。
YOLO11改进-模块-引入动态特征融合模块DFF 增强特征融合
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以下是关于 DDF（动态特征融合）的原理和结构的介绍：1. 原理DDF 旨在基于全局信息自适应地融合多尺度局部特征图。它通过动态机制在融合过程中选择重要特征，以解决传统方法在特征融合方面的不足，提升模型对医学图像等的处理能力。例如在医学图像分割中，不同器官的形状和大小差异较大，传统方法难以有效融合多尺度特征，而 DDF 可以根据全局信息动态地调整不同尺度特征的权重，从而更好地捕捉和利用这些特征。2. 结构DDF 模块接收来自不同层次或不同尺度的特征图作为输入，有两个输入特征图。
绝了！YOLOv11算法五大炸裂改进点来袭
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2501_93701069的博客
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具体而言，可在C2PSA基础上增设金字塔注意力分支，使不同尺度的特征图拥有专属的注意力权重。如此一来，小目标和大目标都能得到更精准的注意力分配，进一步提升检测效果。YOLOv11目前能达到60FPS和61.5%的mAP，在实时性与精度的权衡上已表现出色，但仍可进行新的尝试。具体来说，打造一个更灵活的回归分支，不仅预测边界框，还能预测形状先验信息，如长宽比的分布、目标的朝向等。YOLOv11采用双标签分配策略，有效改善了重叠目标的检测精度，但在密集场景下仍有提升空间。在密集场景中，采用更严格的匹配条件；
YOLOv11有效涨点—以对某安防监控场景中的目标进行检测为例
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YOLOv11改进有效系列目录 - 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
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在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
YOLOv11改进：轻量化模型MobileNetv4
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它通过整合多种先进技术，如通用反转瓶颈（UIB）、针对移动设备优化的注意力机制（Mobile MQA），以及先进的架构搜索方法（NAS），实现了在不同硬件上的高效运行，成功打造出一系列在移动设备上表现最优的模型，兼顾计算效率和精度，实现了在多种硬件平台上的帕累托最优性能。**MobileNetV4（MNv4）**是最新一代的MobileNet，其核心原理在于实现了跨各种移动设备的高效性能,**预处理（pre-process）：**0.6毫秒（ms）**推理（inference）：**6.6毫秒（ms）
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本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv10的检测头形成新的检测头，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推荐大家使用。YOLOv10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、ASFF的基本框架原理。
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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Snu77的博客
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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。
YOLOv11改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet配合HSFPN助力yolov11有效涨点（教你如何融合创新点）
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本文给大家带来的最新改进机制是华为VanillaNet主干配合HSFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的HSFPN其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的。其可以起到特征选择的作用，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。
YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 添加LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点（含二次创新C2PSA机制）
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在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv11，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv10的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。
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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到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv11有效涨点专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​ycb。
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
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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。
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
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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
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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。
YOLOv11改进 | YOLOv11s引入MobileNetV4——YOLOv11s_MV4
MR_Colorful的博客
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主要是对该文章进行复现，以及对一些问题进行解答。
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 1846
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。
YOLO11有效涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
QQ_778132974的博客
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通过四头检测器架构、动态蛇形卷积和PIoU损失函数的协同优化，YOLO11的小目标检测精度实现了突破性提升。实验证明，该方案在无人机航拍、工业质检等场景中，对32×32像素以下目标的检测精度提升超过20个百分点。AI视觉新洞察：小目标检测的突破点在于“看得清”（高分辨率检测头）、“瞄得准”（PIoU损失）、“抓得牢”（DSConv贴合特征）。三者缺一不可！资源下载[完整代码]：https://github.com/your_name/YOLO11-FourHead。
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QQ_778132974的博客
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yolov11改进创新点
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关于 YOLOv11 的改进和创新之处的信息并未直接出现在所提供的参考资料中。然而，在计算机视觉领域，特别是目标检测算法的发展过程中，通常新版本会带来显著的性能提升、架构优化以及新的特性。 对于 YOLO (You Only Look Once) 系列模型而言，每次迭代都会引入一些重要的变化来提高精度、速度或是易用性等方面的表现。虽然具体到 YOLOv11 的细节未被提及[^1]，可以推测该版本可能延续了这一传统，通过增强网络结构设计、采用更先进的训练技巧等方式进一步提升了模型的能力。 为了更好地理解 YOLOv11 所做的特定改动，建议查阅官方发布的论文或技术文档获取最准确的第一手资料。这些资源往往包含了详细的实验对比分析，能够展示出相对于早期版本的具体进步之处。 ```python # 这是一个假设性的代码片段用于说明如何加载YOLO系列模型并进行预测 import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov11') # 假设存在'yolov11'这个预训练权重名称 results = model(image_path) ```
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