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）

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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 神经网络 人工智能 YOLO python YOLOv11
于 2024-11-19 05:38:09 首次发布
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一、本文介绍

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，允许卷积核的参数数量呈线性增长，从而克服了可变形卷积参数数量平方增长的问题，该方法可以起到轻量化的作用。

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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、添加方法

 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

5.1 yaml文件1

5.2 yaml文件2 

5.3 yaml文件3 

5.4 训练代码 

5.5 训练过程截图 

五、本文总结

二、原理介绍

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这篇文章题为《LDConv: 用于改进卷积神经网络的线性可变形卷积》

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针对上述问题，本文提出了一种线性可变形卷积算法（LDConv），该算法为卷积核提供了任意数目的参数和任意的采样形状，从而为网络开销和性能之间的权衡提供了更丰富的选择。综上LDConv模块通过其独特的设计和创新点，克服了传统卷积操作和Deformable Conv的局限性，实现了更高效、灵活的特征提取能力，为提升卷积神经网络的性能提供了新的可能性。线性增长的参数数量：LDConv通过生成不同初始采样位置的卷积核，使卷积参数的数量呈现线性增长趋势，从而更好地适应目标形状的变化。
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YOLOv11改进，YOLOv11添加LDConv线性可变形卷积，2024，二次创新C3k2结构
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可变形卷积-IVC2024-LDConv Linear deformable convolution for improving convolutional neural networks
一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
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YOLOv8性能优化探索：多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）的应用与分析【附保姆级代码】（YOLOv8）
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可变形卷积（Deformable Convolution）最早由Dai等人在2017年提出，其核心思想是在标准卷积操作的基础上，引入可学习的偏移量（offsets），使卷积核能够自适应调整其采样位置，从而增强模型对目标变形的感知能力。return x本文通过深入探讨可变形卷积在YOLOv8中的应用，详细介绍了DCNv1、DCNv2和DCNv3的原理和实现，并通过实验验证了其在目标检测任务中的有效性。未来，我们将继续探索更多优化策略和技术，提升YOLOv8模型的性能，以应对更复杂的目标检测任务。
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最近比较火的可变形卷积（Deformable Convolutional Networks(DCN)）被称为目标检测改进网络结构的中涨点神器，确实在yolov8中加入DCN3可以涨3到4个点，尤其是它对小目标检测效果较好。来declare一下，否则会导入失败，至此已经差不多就ok了，现在只需要在yaml中你想要更改的网络结构的地方改一下就行，然后就可以训练了，如果不确定可以在训练的时候看一下print的网络结构即可。这三处()里都加上C2f_DCN，接着在modules文件夹下的__init__.py。
【YOLO11改进 - 卷积Conv 】 LDConv(Linear deformable convoluton)：线性可变形卷积
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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【YOLO11改进 - 卷积Conv 】 LDConv(Linear deformable convoluton)：线性可变形卷积
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
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本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
【YOLOv11改进】C3k2块卷积的DBB改进
BigGod139的博客
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把CBS层换成Diverse Branch Block（多样化分支块）即DBB。
YOLOv8改进 | 卷积模块 | 轻量化LDConv替换普通的Conv
kay_545
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yolov8改进，yolov8
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)
Snu77的博客
01-25 9177
本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量直接下降约百万，计算量GFLOPs降低至6.0GFLOPs同时，其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时本文的结构为我独家创新全网无第二份，非常适合大家用来发表论文！
yolov11的c3k2
01-06
### YOLOv11 C3K2 组件配置与使用说明 #### 一、C3K2组件概述 YOLOv11中的C3K2模块是一种轻量级下采样方法，旨在通过优化卷积操作来提升模型效率和性能。该模块特别适用于资源受限环境下的实时目标检测任务[^3]。 #### 二、核心特性解析 - **块线性化**：通过对标准卷积层进行重构，减少计算复杂度的同时保持甚至提高识别精度。 - **块压缩**：采用更紧凑的设计思路，降低参数数量而不牺牲表达能力。 - **多尺度特征融合**：借助于精心设计的连接方式，增强不同层次间的信息交互效果。 #### 三、具体实现细节 为了更好地理解如何应用这一先进架构，在实际项目开发过程中可以参照如下Python代码片段： ```python import torch.nn as nn class C3K2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1)) ``` 上述定义展示了C3K2类的主要组成部分及其工作流程。其中`cv1`, `cv2`负责初步降维处理；而`m`则由多个瓶颈单元构成用于深入挖掘局部模式；最后再经由`cv3`完成最终输出前的最后一轮整合操作。 #### 四、配置文件设置指南 当准备训练基于YOLOv11+C3K2的目标检测器时，需编辑对应的`.yaml`格式配置文档。下面给出了一段示范性的配置项摘录： ```yaml # yolov11-C3k2_OREPA.yaml excerpt backbone: - [focus, [64], [[0]]] ... - ['c3', [128, 3]] - ['conv', [128, 'linear']] - ['bottleneck_csp_with_two_conv', [128, True]] head: anchors: ... nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 width_multiple: 0.50 model: with_context_guided_block: true use_c3k2_module: true ``` 这段YAML片断指定了网络主干部分以及头部的一些重要属性，并明确启用了上下文引导块(Context Guided Block)和支持C3K2模块的功能开关[^1]。
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