YOLO魔改之ARC-AM-YOLO目标检测模型（Python和MATLAB代码实现）

最新推荐文章于 2025-04-20 19:16:31 发布
最新推荐文章于 2025-04-20 19:16:31 发布
阅读量203 收藏 1
点赞数 4
分类专栏： YOLO算法魔改系列 深度学习算法详解及代码复现 毕业设计代码实现 文章标签： YOLO 目标检测 python matlab 深度学习 人工智能 conda
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/noboxihong/article/details/146543417
版权

首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！ 

注：该模型心思尚未有成果发表，可用于图象识别、目标检测、小样本识别等领域！

需完整代码可以私信或评论！ 

目录

首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思路还未有成果发表，感兴趣的小伙伴可以借鉴！

一、项目背景

二、模型结构

核心组件

三、核心组件原理与实现

1. 自适应矩形卷积（ARConv）

2. 跳跃连接模块

3. CBAM注意力机制

四、模型训练与推理

训练配置

推理代码

五、仿真实验结果

1. 性

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【YOLOv11改进[CONV]】使用SAconv模块魔改YOLOv11 + 含全部代码和详细修改方式
静谧、淡雅
10-18 527
【YOLOv11改进[CONV]】使用SAconv模块魔改YOLOv11 + 含全部代码和详细修改方式
[魔改]YOLOv10 目录 | 改进包括Backbone、Neck、Head、注意力、Conv、损失函数和具体的场景应用等 | 手撕结构图 | 全部代码+详细修改方式
静谧、淡雅
06-05 7787
YOLOv10的基础以及魔改的方法 - 总目录
YOLOv6 Pro | YOLOv6网络魔改 (1) ——RepGFPN融合高效聚合网络(ELAN)和重参数化的目标检测Neck（来自DAMO-YOLO）
qq_43000647的博客
12-12 8211
YOLOv6改进，在原neck中加入融合了高效聚合网络（ELAN）和重参数化的思想的新的Neck网络RepGFPN，在YOLOV6的neck结构中改入RepGFPN，同样改进也可以在YOLOv5中实现
【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】Non-local 注意力实现非局部神经网络，解决长空间和时间数据依赖问题
Debroon
03-01 1734
增加更多非局部块的实验结果表明，在网络中添加更多的非局部块可以进一步提高性能，特别是当这些块被添加到不同的网络层级时，它们可以执行长距离多跳通信，帮助模型更有效地捕捉复杂的时空依赖关系。将单个非局部块添加到ResNet的不同阶段的结果表明，无论是在网络的早期阶段还是后期阶段添加非局部块，都能带来性能的提升，但是添加到空间尺寸较小的res5阶段时提升稍小。通过这个结构，非局部块能够在每个位置捕捉全局依赖，不仅包括空间位置之间的关系，还包括跨时间的动态变化，这对于理解复杂的视频序列至关重要。
CVPR 2025 即插即用卷积-自适应矩形卷积！
数据派THU
04-06 329
本图通过四个子图（a、b、c 和 d）直观地展示了四种不同类型卷积核的工作原理，对比了标准卷积、可变形卷积、多尺度卷积以及本文提出的自适应矩形卷积（ARConv）之间的区别和优势。通过动态调整卷积核的高度、宽度和采样点数量，ARConv 能够更好地适应遥感图像中不同大小和形状的目标，从而实现更高效的特征提取和更优的图像融合效果。传统的卷积操作中，卷积核的形状是固定的（通常是正方形），而 ARConv 能够自适应地学习卷积核的高度和宽度，使其能够根据图像中不同物体的大小动态调整卷积核的形状。
改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）
热门推荐
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
04-10 9万+
🎄🎄魔改YOLOv5/YOLOv7目标检测算法——各位小伙伴可根据自身研究方向及专业领域自主搭配各类创新新颖且行之有效的网络结构，以此实现论文实验高效涨点。主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、视觉顶会创新点改进以及算法训练相关项目等等。
YOLOv8创新魔改教程（一）如何进行模块创新
weixin_46106870的博客
12-02 4921
本文介绍了如何对模型进行创新与魔改。
一点就分享系列（实践篇3-上篇）— 修改YOLOV5 之”魔刀小试“+ Trick心得分享+V5精髓部分源码解读
啥都会一点的小程的博客
03-09 3万+
一点就分享系列（实践篇3—上篇）—“全网首发” 正确手法修改YOLOV5 魔刀小试+ Trick心得分享 现在部署大热，而我觉得回归原理和源码更加重要！在检测领域YOLOV5肯定是大家的炼丹必备模型，收敛快，精度高都是其爱不释手的理由，各种魔改基础backone或者别的trcik也层出不穷，这里我自己针对V5的head添加了ASFF自适应的特征融合检测层，分享下，也顺手告诉大家如何以正规的手法去修改YOLOV5的网络结构！ 文章目录一点就分享系列（实践篇3—上篇）—“全网首发” 正确手法修改YOLOV5
关于操作系统设计的基本原理和设计原则
tugouxp的专栏
03-09 7514
操作系统设计的精妙之处就在于，在底层硬件之上创造了新的抽象， 对于系统初始化来说， 它呈现了执行流到线程转化这一概念，该概念远远比它的实现细节更加重要，处理器以“取指-执行”为周期开始串行执行指令，而初始化代码将自身转化为一个并发处理系统， 这里的关键之处在于，初始化代码并不是创建一个独立的并发系统，然后跳转到新的系统。
工业自动化新利器：OpenCV车距检测在工业自动化中的应用
![基于opencv的车距检测](https://docs.spring.io/spring-batch/reference/_images/chunk-oriented-processing-with-item-processor.png) ...OpenCV使用C++编写，但它也提供Python、Java和MATLAB等其他语言的接口。
【魔改YOLOv5-6.x（上）】结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet
weixin_43799388的博客
03-19 6万+
文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References 前言 本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析 另外，本文所使用的实验环境为1个GTX 1080 GPU，数据集为VOC2007，超参数为h
YOLOv10如何傻瓜改进，v5v7到v10的跨越学习！
m0_73730717的博客
08-15 1557
简单的魔改知识教学，YOLOv10最快的修改方式教程，尤其是v5和v7有底子的，上手快啦
YOLOv8魔改系列:使用RFAConv模块，实现YOLOv8快速涨点
qq_66386046的博客
03-23 4804
使用RFAConv模块代替Conv，实现YOLOv8快速涨点
YOLO魔改之SAM空间注意力模块
hasakie的博客
03-21 268
YOLOv7-SAM​SAM空间注意力增强特征空间定位能力​通道-空间双分支结构平衡特征响应​自适应特征融合机制优化多尺度特征​轻量化注意力模块保持实时检测速度在COCO数据集测试中，mAP@0.5提升3.6%，小目标检测召回率提升11.2%
YOLO11涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
10-12 2694
引入多头检测器助力YOLO11，添加一个微小物体的检测头暴力提升小目标检测性能
YOLOv10+ECA，魔改基础
m0_73730717的博客
08-18 1066
傻瓜式，将ECA添加到YOLOv10，魔改慢慢来吧
ARConv自适应矩形卷积网络初步解析（1）
最新发布
2303_81806449的博客
04-20 993
基于卷积神经网络在遥感图像全色锐化技术显著提升了遥感图像的整体质量，但随着遥感图像的精度不断增加，传统卷积神经网络的缺陷逐渐显露出来，主要的问题有：卷积操作的采样位置被限制在固定的方形窗口内；采样点的数量是预设且不可变的。由于遥感图像中的物体形状大小各异，固定的卷积核必然导致诸多精度和计算量的问题。而在ARconv论文中，介绍了自适应矩形卷积网络能够很好地解决上述难题。接下来将为大家浅析自适应矩形网络的主要思想和基本的实现方法。
芒果YOLOv5改进107：ARConv自适应旋转卷积，全网首发 | 即插即用：以增强其表征能力，从而准确检测方向物体，ICCV顶会论文idea
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
12-08 405
ARConv自适应旋转卷积，全网首发 | 即插即用：以增强其表征能力，从而准确检测方向物体，ICCV顶会论文idea
mamba复现—mamba+yolov8魔改（win）
锁我喉是吧
05-11 6789
将Mamba结合到Yolov8架构中的方法，旨在展示其在目标检测任务中的潜力。通过结合Mamba的优势，Yolov8_MambaCBAM旨在改善长距离信息捕获和全局建模能力，以提高目标检测任务的性能...
ARconv代码
03-31
### ARConv 的代码实现示例 以下是基于 Python 和 PyTorch 的 ARConv 自适应旋转卷积的简单实现。此代码展示了如何通过可变形卷积来模拟 ARConv 的核心功能。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ARConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(ARConv, self).__init__() # 偏移量生成网络，用于计算卷积核的位置偏移 self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels, 2 * kernel_size * kernel_size, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=False) # 主卷积层 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=True) def forward(self, x): # 计算偏移量 offset = self.offset_conv(x) # 使用 deform_conv2d 进行自适应卷积操作 output = torchvision.ops.deform_conv2d(input=x, offset=offset, weight=self.conv.weight, bias=self.conv.bias, padding=1, stride=1) return output ``` 上述代码实现了 ARConv 的基本框架[^1]。`offset_conv` 层负责生成位置偏移矩阵，而 `deform_conv2d` 则利用这些偏移执行自适应旋转卷积操作[^4]。 如果需要进一步扩展到目标检测模型（如 YOLOv8 或 YOLO11），可以将该模块嵌入到骨干网络中替换标准卷积层[^2][^3]。 --- #### MATLAB 中的 ARConv 实现 对于 MATLAB 用户，可以通过定义类的方式实现类似的逻辑： ```matlab classdef ARConv < nnet.layer.Layer properties Offset % 偏移量生成器 Conv % 卷积层 end methods function obj = ARConv(in_ch, out_ch) % 初始化偏移量生成器和主卷积层 obj.Offset = convolution2dLayer(3, 2*9, 'Padding',1); obj.Conv = convolution2dLayer(3, out_ch, 'Padding',1); end function Z = predict(obj, X) % 预测阶段：先生成偏移量再应用自适应卷积 offset = obj.Offset.predict(X); Z = obj.Conv.predict(deformableConv2d(X, offset)); end end end ``` 这段 MATLAB 代码提供了与前述 PyTorch 版本相似的功能，适用于深度学习工具箱中的训练流程。 --- ###
评论
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

清风AI

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