YOLOv11改进 | 特殊场景检测篇 | 最新的多尺度特征提取DICAM（全网独家首发，增强水下图像的质量）

最新推荐文章于 2025-06-17 23:29:38 发布
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 计算机视觉 目标检测 YOLOv11 python
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一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是多尺度特征提取和通道注意力机制DICAM，深度Inception和通道注意力模块（DICAM）主要用于用于增强水下图像的质量、对比度和色偏。所提出的DICAM模型考虑了水下图像的比例退化和不均匀色偏，从而提高图像的质量。通过在两个公开的水下图像增强数据集上的广泛实验，验证了提出的模型在全参考和无参考图像质量评估指标方面。

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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、添加教程

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 训练代码 

5.3 训练过程截图 

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【YOLOv11改进[注意力]】引入DICAM机制(多尺度特征提取和通道注意力机制) | 水下图像增强
静谧、淡雅
02-24 278
引入DICAM机制(多尺度特征提取和通道注意力机制) | 水下图像增强
YOLOv8改进 | 特殊场景检测篇 | 最新的多尺度特征提取DICAM（全网独家首发，增强水下图像的质量）
Snu77的博客
03-08 1238
本文给大家带来的最新改进机制是多尺度特征提取和通道注意力机制DICAM，深度Inception和通道注意力模块（DICAM）主要用于用于增强水下图像的质量、对比度和色偏。所提出的DICAM模型考虑了水下图像的比例退化和不均匀色偏，从而提高图像的质量。通过在两个公开的水下图像增强数据集上的广泛实验，验证了提出的模型在全参考和无参考图像质量评估指标方面。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO，购买专栏读者联系读者入群获取进阶项目文件！
YOLOv10改进，YOLOv10添加DICAM，用于水下图像增强模块，以提高朦胧水下图像的质量、对比度和色偏
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
03-21 160
在水下环境中，成像设备会出现水浑浊、光衰减、散射和颗粒问题，导致图像质量低、对比度差和彩色图像有偏差。这给使用传统视觉技术进行水下状态监测和检查带来了巨大挑战。近年来，水下图像增强因其在提高当前计算机视觉任务在水下目标检测和分割中的性能方面发挥着关键作用而受到越来越多的关注。由于主要从自然场景构建的现有方法在提高色彩丰富度和分布方面存在性能限制，作者提出了一种新颖的基于深度学习的方法，即 Deep Inception 和 Channel-wise Attention Modules （DICAM），以提高朦
向YOLO系列添加注意力机制（SE，CA，ECA，CBAM）
weixin_57111012的博客
11-07 908
1，找到合适的即插即用的注意力机制，无论是空间注意力，通道注意力还是混合注意力，都可以。下面显示一些常用的注意力机制。将这些代码直接复制到models/common.py的最后面。3，配置models/yolov5s.yaml，在相应的地方添加方法即可。这些可以自己diy。2，在models/yolo.py遍历中添加这些模块的名称。
注意力机制又见神操作！结合多尺度特征提取涨点起飞！看似简单，实则也不难
学姐带你玩AI的博客
11-25 2043
这方向典型如即插即用DICAM模块，结合多尺度特征提取和通道注意力机制，涨点起飞。核心在于多尺度特征提取可以帮助模型更全面地理解图像，从而提高复杂场景和目标的识别能力。而注意力机制可以让模型更关注输入数据中的重要部分，突出关键特征，忽略无关信息。这样结合就能值得一提的是，这种优势很大的技术在工业界也相当受欢迎，目前被广泛应用于医学影像分析、遥感图像分析、长时间序列预测、工业设备监测等领域。为方便各位快速了解这方向的前沿动态，我这次整理了，开源代码贴心附上~全部论文+开源代码需要的同学看文末。
DICOM 模块介绍
weixin_30567471的博客
12-17 454
一、DICOM模块，一般指的是三大模块，包含DICOM Storage、DICOM Worklist、DICOM MPPS。 1.DICOM Storage：（必要） 指的是仪器将影像打包成DICOM影像后，通过DICOM通讯，传送至PACS服务器。此为必要功能，当检查结束后，仪器经由院内网络将影像上传。 2.DICOM Worklist：（非必要） 指的是仪器获取...
YOLOv8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
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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。
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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《手把手教你YOLOv8/YOLOv11实战》，改进专栏目录和介绍
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YOLOv8 是目前比较火和比较成熟的深度学习框架，是2023年1月发布的，由 Ultralytics 团队开发。Ultralytics自YOLOv5 开始一直积极维护和更新 YOLO 框架，因此 YOLOv8 也享有持续的维护与升级支持。因此我写下《手把手教你YOLOv8实战》专栏，专门为那些对计算机视觉、深度学习、以及目标检测技术感兴趣的读者设计。通过本专栏，你将深入理解 YOLOv8 的核心原理与实际应用，从0 开始学习并掌握如何使用 YOLOv8 完成各类目标检测任务，帮助你快速上手并掌握 YOLO
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YOLO chp01-
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复用训练流程：比如你想拿同一套 train.py，测试不同模型结构（一个用 Swin 骨干、一个用 ResNet 骨干 ），或者对比不同学习率的效果，只需要准备多个配置文件，用 --cfg 指定就行，训练代码不用改。解耦代码和配置：代码（train.py ）负责 “执行训练逻辑”，配置文件负责 “定义训练细节”。想换模型结构、调超参数，改配置文件就好，不用动训练代码的核心逻辑，维护起来轻松。记录实验细节：每个配置文件对应一套实验参数，方便后续复盘 “当时用了啥参数训练出的模型” ，也能快速复现实验。
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guoguozgw的博客
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YOLO-Master[datawhale](1)
weixin_43816875的博客
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使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测
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【代码】使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测。
YOLOv5 改进点与优化详解
guoguozgw的博客
06-17 881
改进方向内容是否论文提出是否开源实现主干网络❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Neck 结构PANet❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Head 结构✅ Ultralytics 设计✅ 实现损失函数CIoU + BCE✅ 官方实现✅ 实现数据增强✅ 官方实现✅ 实现标签分配SimOTA（大模型）✅ 引用 YOLOX 方法✅ 实现自动锚框AutoAnchor 聚类✅ 官方实现✅ 实现推理优化。
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。
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2401_82355416的博客
06-14 1212
本文详细介绍了基于DepGraph依赖图的YOLOv8模型剪枝方法。首先概述了模型剪枝的概念、类型及其重要性，然后深入解析了DepGraph依赖图的构建原理与剪枝流程。针对YOLOv8的架构特点，提供了完整的剪枝实战指南，包括环境准备、模型加载、依赖图构建、剪枝策略设计及微调等关键步骤。通过模型大小、推理速度和精度评估验证了剪枝效果，并分享了分层剪枝、渐进式剪枝等高级技巧。最后讨论了常见问题解决方案，展望了剪枝技术的未来发展方向，为YOLOv8在边缘设备的轻量化部署提供了实用方案。
多尺度注意力
03-11
### 多尺度注意力机制概述 多尺度注意力机制是一种用于增强神经网络处理不同尺度特征能力的技术。通过引入这种机制，模型能够更有效地捕捉图像或其他数据中的多层次信息[^1]。 在具体实现上，该机制通常会结合卷积操作来获取多个分辨率下的特征图，并利用通道间或空间上的注意力建模加强重要区域的信息传递效率。例如，在DICAM架构中，设计了深 inception 和 channel-wise attention modules 来改善水下图像质量，这表明此类技术不仅限于标准视觉任务，还可以针对特定领域优化性能表现[^2]。 对于表情识别这样的实际应用案例而言，基于 DenseNet 的框架集成了多尺度注意力模块，使得网络可以更好地聚焦于面部的不同部分并提高分类准确性。表 1 展示了一些关于此版本 DenseNet 模型参数设置的具体细节[^3]。 下面给出一段简单的 PyTorch 实现代码片段作为参考： ```python import torch.nn as nn class MultiScaleAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(MultiScaleAttention, self).__init__() # 定义一个多分支结构以获得不同尺寸的感受野 self.branches = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(in_channels, out_channels//4, kernel_size=1), nn.Conv2d(in_channels, out_channels//4, kernel_size=3, padding=1), nn.Conv2d(in_channels, out_channels//4, kernel_size=5, padding=2), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) ]) def forward(self, x): outputs = [] for branch in self.branches: output = branch(x) outputs.append(output) concat_output = torch.cat(outputs, dim=1) # 合并来自各分支的结果 return concat_output ```
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