YOLOv11改进 | 检测头篇 | 2024独家创新自适应性DWConv改进v11检测头独创FADWCHead（全网独家首发创新）

已于 2024-12-17 20:20:40 修改
阅读量4.4k 收藏 32
点赞数 10
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 2024-12-17 03:00:00 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/144502551
版权

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进是独家创新利用Frequency-Adaptive Dilated Convolution改进YOLOv11的检测头，频率自适应膨胀卷积（FADC），FADC的核心思想是根据图像的局部频率成分动态调整膨胀率。这种方法使得网络能够根据图像内容的局部变化来调整感受野，从而在细节丰富或高频信息密集的区域提高性能，本文内容为博主全网独创新，下图为精度对比表现。

 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、添加教程

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 

五、FADDWConvHead检测头的yaml文件

六、完美运行记录

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
即插即用篇 | YOLOv8 引入单头视觉Transformer模块 | CVPR 2024
YOLOv8项目贡献者
09-26 1934
即插即用篇 | YOLOv8 引入单头视觉Transformer模块 | CVPR 2024
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 3064
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。
YOLO学习笔记 ｜ YOLOv11的改进方向与应用领域
最新发布
尘世冰封的专栏
04-18 344
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。
【YOLO改进】二、YOLOV11-检测头篇
qq_55068938的博客
01-24 1万+
目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率，但是他的耗时会线性增强，毕竟一张大图会被切成很多小图去推理，所以在很多场景下无法得到应用。这里，我们从探测头入手，在原有的基础上在增加一个探测头以用于检测小目标。
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 4021
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 3700
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 | YOLOv11引入MobileNetV4
MR_Colorful的博客
04-08 1339
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 1367
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模型改进-注意力-引入单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）解决小目标、遮挡
qq_64693987的博客
10-21 4205
SHSA通过仅对部分输入通道应用单头注意力，减少了计算冗余和内存访问成本。部分通道处理：仅对部分输入通道（默认比例为1/4.67）应用注意力层，其余通道保持不变。全通道投影：最终的投影应用于所有通道，确保注意力特征有效传播到所有通道。简化操作：减少内存绑定操作，提高了计算效率。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用动态蛇形卷积DySnakeConv改进yolov11分割检测头（全网独家首发，Segment）
Snu77的博客
11-09 1887
本文给大家带来的最新改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv11的分割头进行融合是非常合适的，当然本文的检测头也支持用于目标检测，但是我将其设计出来是主要为了分割的读者使用的。
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
热门推荐
Snu77的博客
11-05 5万+
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 | 检测头篇 | YOLOv11引入DynamicHead检测头
tsg6698的博客
10-03 621
完整的动态头部块则显著提升了基准模型3.6AP。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，后期我会根据各种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，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~尺度感知注意力模块：该模块仅部署在特征维度的水平方向上，学习不同语义层的重要性，以增强适合单个对象的特定尺度的特征。任务感知：不同的对象表示形式（例如边界框、中心点和关键点）有不同的目标和约束，检测头需要能够处理这些不同的任务。
YOLOv11改进 | 特殊场景检测篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
Snu77的博客
11-04 1391
本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet，SCINet（自校正照明网络）是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv11的主干上针对于图像的输入进行增强，同时该网络的并不会增加参数和计算量，基本和普通的网络结构保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，该基本网络不会影响模型的速度。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv11模型改进-模块-引入特征细化模块FRFN 解决小目标、遮挡等问题
qq_64693987的博客
12-24 2209
FRFN 是一种专门设计的深度学习结构，旨在提高图像处理任务中的特征表示能力。它的核心设计理念是通过逐层细化和优化特征图，从而实现更高的分类和检测精度。1. 特征提取层：通过卷积层提取初始特征，并进行批量归一化以增强稳定性。2. 特征细化模块：在每个模块中，当前层特征图与前一层特征图进行融合，以强化特征表示。3. 跳跃连接：通过跳跃连接保留多尺度信息，帮助缓解深层网络中的信息丢失。4. 非线性激活：使用激活函数（如ReLU）增加模型的非线性能力。5. 输出层。
YOLO1-YOLO5检测头的改进
Hobart
08-14 6971
YOLO1： 最后检测头7*7grid,每个点预测两个框(一个大框一个小框)，分类用one hot，如下图所示： YOLO2: 7*7 grid 太小了，增大为13*13 每个grid对应两个人为设计的anchor增加为5个统计得到的anchor（在voc2007和coco上都进行了统计，coco相比voc小框更多） 每个anchor对应一个类别，13*13*(5*5+5*20)=422500 outputs 损失函数gt:1 >> iou YOLO3: 分为3个检测头分别检测
YOLOv11改进 | Neck篇 | YOLOv11引入Slim-Neck（轻量）
tsg6698的博客
10-01 2265
在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。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，后期我会根据各种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，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改进 | 卷积模块 | 分布移位卷积DSConv替换Conv
kay_545
10-05 1591
yolo11，yolo11改进，卷积，轻量化
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
m0_64858060的博客
02-28 4060
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
YOLOv11改进 | 融合篇，YOLOv11改进主干网络为MobileNetV3+CA注意机制
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
10-11 1626
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。
DWconv
03-17
<think>好的，我现在需要帮助用户理解深度可分离卷积（Depthwise Convolution）的概念和实现。首先，我应该回忆一下深度可分离卷积的基本结构。记得它分为Depthwise卷积和Pointwise卷积两个部分，对吧？ 用户可能已经知道传统的卷积操作，比如在CNN中，每个卷积核同时处理所有输入通道，然后生成一个输出通道。但深度可分离卷积不同，它先对每个输入通道单独进行卷积，也就是Depthwise部分，然后再用1x1的卷积（Pointwise）来组合这些通道的信息。这样做的好处是减少计算量和参数量，适合移动端或嵌入式设备。 接下来，我需要解释清楚这两个步骤。Depthwise卷积中，每个输入通道有一个对应的卷积核，输出通道数保持和输入相同。然后Pointwise卷积使用1x1的核来融合通道信息，改变输出通道数。这样分开处理，比传统卷积更高效。 用户可能对实现细节感兴趣，比如在TensorFlow或PyTorch中如何实现。例如，TensorFlow的tf.keras.layers.DepthwiseConv2D可以用于Depthwise部分，而普通的Conv2D层设置1x1的核大小就是Pointwise卷积。需要给出代码示例，这样用户更容易理解。 另外，要对比传统卷积和深度可分离卷积的计算量。比如，传统卷积的计算量是Dk*Dk*M*N*H*W，而深度可分离的是Dk*Dk*M*H*W + M*N*H*W。这样明显减少了很多，尤其是在N较大时。 可能用户还想知道应用场景，比如MobileNet等轻量级网络使用这种结构来减少计算负担，适合实时处理或资源有限的设备。这时候可以引用提供的参考中的tf-pose-estimation的例子，说明在低功耗设备上的应用。 需要检查是否有遗漏的细节，比如是否提到参数数量的比较，或者是否有常见的误解需要澄清，比如Depthwise和Pointwise的顺序是否正确。确保术语使用正确，比如“深度可分离”和“逐通道卷积”是否准确。 最后，生成相关问题时，要考虑用户可能的后续疑问，比如与传统卷积的区别、优点、应用实例，或者实现中的常见问题。这样能帮助用户进一步探索。</think>### 深度可分离卷积（Depthwise Convolution） 深度可分离卷积是一种高效的卷积操作，广泛应用于轻量级神经网络（如MobileNet）中[^1]。其核心思想将标准卷积拆分为两个独立步骤：**逐通道卷积（Depthwise Convolution）**和**逐点卷积（Pointwise Convolution）**，从而显著减少计算量和参数量。 #### 1. 逐通道卷积（Depthwise Convolution） - **定义**：对输入特征图的每个通道单独进行空间卷积。若输入特征图有$M$个通道，则使用$M$个独立的卷积核分别处理每个通道。 - **计算特点**：卷积核尺寸为$D_k \times D_k \times 1$，输出通道数与输入相同（仍为$M$）。 - **数学表达式**： $$O_{m}(x,y) = \sum_{i=0}^{D_k} \sum_{j=0}^{D_k} K_{m}(i,j) \cdot I_{m}(x+i,y+j)$$ 其中$K_m$是第$m$个通道的卷积核，$I_m$是输入特征图的第$m$个通道。 #### 2. 逐点卷积（Pointwise Convolution） - **定义**：使用$1 \times 1$卷积核组合逐通道卷积的输出通道，生成最终输出特征图。 - **计算特点**：卷积核尺寸为$1 \times 1 \times M \times N$（$N$为输出通道数），用于通道间的信息融合。 #### 3. 与传统卷积的对比 | 类型 | 计算量（假设输入尺寸$H \times W \times M$，输出$N$通道） | 参数量 | |--------------------|--------------------------------------------------------|------------------------| | 传统卷积 | $D_k \times D_k \times M \times N \times H \times W$ | $D_k^2 \times M \times N$ | | 深度可分离卷积 | $(D_k^2 \times M + M \times N) \times H \times W$ | $D_k^2 \times M + M \times N$ | #### 4. TensorFlow实现示例 ```python from tensorflow.keras.layers import DepthwiseConv2D, Conv2D # 逐通道卷积（Depthwise） x = DepthwiseConv2D(kernel_size=(3,3), padding='same')(input_tensor) # 逐点卷积（Pointwise） x = Conv2D(filters=64, kernel_size=(1,1))(x) ``` #### 5. 优势与应用 - **计算效率**：计算量减少为传统卷积的$\frac{1}{N} + \frac{1}{D_k^2}$[^2] - **硬件友好**：适用于移动端和嵌入式设备（如引用中提到的tf-pose-estimation优化场景） - **模型压缩**：MobileNet V1使用该结构将参数量减少8-9倍，同时保持较高精度
评论 9
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值