YOLOv11改进策略【独家融合改进】| StarNet + 小目标检测头，加强跨尺度的上下文特征融合，提高小目标检测能力

最新推荐文章于 2025-05-05 19:07:50 发布
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分类专栏： YOLOv11改进专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 计算机视觉
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一、本文介绍

本文记录的是基于StarNet 和小目标检测头的YOLOv11目标检测改进方法研究。StarNet设计简洁，没有复杂的设计和精细调整的超参数，并且其中星操作能够在低维空间计算的同时考虑极高维的特征这一特性。再此基础上融合小目标检测头，增强了模型对小目标的提取能力，使得最终的特征表示更加完善和准。

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

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YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
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
01-24 2836
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 2024最新重写星辰StarNet助力yolov11有效涨点（yolov11全系列轻量化）
Snu77的博客
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本文给大家带来的最新改进机制是Rewrite the Stars，其探讨了“星操作”（即元素级的乘法）在网络设计中的潜力。文章提出，星操作能够将输入映射到高维的非线性特征空间中，而不需要增加网络的宽度。这个过程类似于机器学习中的核技巧，但通过保持网络的紧凑性和低延迟实现了高效的计算。本文将其添加到YOLOv11中并且根据yolov11的N、S、M、L、X进行缩放和扩张，yolov11全系列可实现轻量化。
【YOLO11改进】改进Conv、颈部网络STFEN、以及引入PIOU用于小目标检测！
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猫天意的博客
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Yolo11小目标检测改进
YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用
Limiiiing的博客
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YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换轻量化骨干网络：ShuffleNet V1
Limiiiing的博客
10-31 571
本文记录的是基于ShuffleNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。ShuffleNet利用和操作降低计算成本，克服了现有先进架构在极小网络中因 1×1 卷积计算成本高而效率低的问题。相比一些传统的网络架构，能更好地。本文配置了原论文中和四种模型，以满足不同的需求。
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 引入CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers模块 RepViTBlock
Limiiiing的博客
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本文记录的是。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过来弥补参数大幅减少的问题，在轻量化的同时提高准确性。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加MSDA多尺度空洞注意力（全新的YOLOv8改进策略）
Snu77的博客
12-25 9042
本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。
YOLOV11改进系列指南
zhangguanghao9的博客
11-19 1894
6. 轻量化模型的设计：YOLOV11还引入了轻量化模型的设计思路，例如使用深度可分离卷积、通道注意力机制等，以在保持检测精度的情况下降低模型的计算量和参数数量。总而言之，YOLOV11改进了YOLOV3的各个方面，包括特征提取网络、网络结构、数据增强、损失函数、类别推理和轻量化模型设计等，以提高目标检测的性能和效果。5. 类别推理的改进：YOLOV11采用了更精准的类别推理策略，例如使用更多的类别特征、引入类别置信度等，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
YOLOv8改进策略【独家融合改进】| StarNet + 小目标检测头，加强跨尺度的上下文特征融合，提高小目标检测能力
Limiiiing的博客
03-18 285
P3/8 - small检测头原始模型中的P3/8特征层对应的检测头主要用于检测相对较小的目标。其特征图大小相对较大，空间分辨率较高。适合检测尺寸大概在8x8到32x32像素左右的目标。P4/16 - medium检测头这个检测头对应的P4/16特征层经过了更多的下采样操作，相比P3/8特征图空间分辨率降低，但通道数增加，特征更抽象且有语义信息。它主要用于检测中等大小的目标，尺寸范围大概在32x32到64x64像素左右。P5/32 - large检测头P5/32。
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如今各种网络模型更新迭代越来越快，计算机视觉相关的文章也越来越多，多到一些普通，通用的改进点无法达到发表的要求。本专栏正是解决这个问题！如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。
YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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03-10 6415
1️⃣ 什么！不知道如何改进模型⁉️ 本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣ 找不到合适的模块⁉️ 所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣ 不确定自己改进的步骤、结果是否正确⁉️ 订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容，非常适合新手。4️⃣ 团队内发表数篇SCI论
YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
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12-24 5420
1️⃣本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行。2️⃣所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到中，紧跟学术热点，适应不同的任务场景。3️⃣团队内发表数篇SCI论文，熟悉完整的发表流程，订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊，从入门到论文的各种答疑内容。4️⃣专栏内容会持续更新，最近更新时间：2024-12-24。项目介绍在大家购买专栏后，加入学
YOLO11来啦 | 详细解读YOLO11的改进模块！
qq_40716944的博客
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2024年可谓是YOLO历史性的一年，9月份的最后一天迎来了YOLO2024年的第三部巨作。2024年2月21日，继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后，YOLOv9 才终于到来了！YOLOv9提出了可编程梯度信息（Programmable Gradient Information，PGI）的概念，我们可以用它来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。
YOLO11小目标检测：解决创新点在自己数据集不涨点现象（遥感小目标车辆检测）
12-30 3226
创新点在不同数据集表现是不一致的，针对创新点在自己数据集不涨点的问题，可以将创新点放在网络不同位置进行验证，而不是一味的放弃换来换去的思路。
改进YOLOv11双模态（红外可见光）小目标检测
2301_79275341的博客
12-17 1345
在 SPPF 后加入类似注意力机制的 C2PSA，这个新模块有助于增强网络的关注机制，使模型能够更有针对性地关注图像中的关键区域，改善特征选择能力，进而提升检测性能，让检测结果更加准确可靠。这一变化在 YOLOv11 的主干网络中体现，进一步优化了特征提取效率，能够更好地捕捉图像中的重要细节，增强了对复杂场景下物体特征的提取能力，从而有助于更准确地识别和定位物体。其实对于改进，身为普通的学术研究的我来说，就是那几个东西缝缝补补，注意力，检测头，骨干网络，中间融合也就是那些东西。缝缝补补，能毕业就行。
YOLOv11改进策略【卷积层】| CVPR-2024 PKI Module 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
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PKI Module是。
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
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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。
YOLOv10改进策略【小目标改进】| Shape-NWD：融合改进，结合Shape-IoU和NWD 更好地适应小目标特性
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Bw−wgt2h−hgt2weight2Bweight2w−wgt​2h−hgt​2​其中weight2weight = 2weight2。
yolov11改进StarNet
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为了提升StarNet模型的效果，可以借鉴YOLOv11中的多个创新点来优化目标检测性能。以下是几种可能的改进方向： #### 1. 多尺度特征融合 通过引入多尺度特征金字塔网络（FPN），可以在不同层次上提取更丰富的语义信息...
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