YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-B !!! 最新的发文热点

已于 2024-12-23 11:04:15 修改
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分类专栏： YOLOv11改进专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测
于 2024-11-23 20:57:50 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是利用Mamba-YOLO优化YOLOv11的目标检测网络模型。Mamba-YOLO模型是一种基于状态空间模型（SSM）的目标检测模型，旨在解决传统目标检测模型在处理复杂场景和长距离依赖关系时的局限性，是目前最新的发文热点。本文分成三个章节分别介绍Mamba-YOLO模型结构中各个模块的设计结构和优势，本章讲解ODSSBlock模块，并在文末配置Mamba-YOLOv11-B网络结构。

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！

Mamba YOLO:SSMs-Based YOLO For Object Detection

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【YOLOv10改进 -注意力机制】Mamba之MLLAttention ：基于Mamba和线性注意力Transformer的模型
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。
07-07 1387
Mamba是一种具有线性计算复杂度的有效状态空间模型。它最近在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer共享令人惊讶的相似性，而线性注意力Transformer在实践中通常不如传统Transformer。通过探索高效的Mamba和表现欠佳的线性注意力Transformer之间的相似性和差异，我们提供了全面的分析，揭示了Mamba成功背后的关键因素。具体来说，我们在统一的公式下重新定义了选择性状态空间模型和线性注意力
YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-L !!! 最新的发文热点
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Vision Clue Merge模块在Mamba - YOLO模型中同样重要，主要负责在模型的下采样过程中处理特征图，为后续的特征融合和目标检测任务提供更有效的信息。
YOLO-Mamba大火！15种创新思路全面汇总！
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03-31 402
Mamba Block Attention Module (MBAM)：提出了基于Mamba的注意力模块，包括Mamba空间注意力模块（MSAM）和Mamba通道注意力模块（MCAM），分别从空间和通道维度计算图像的注意力。然而，随着研究的深入，研究人员不断探索如何进一步提升其性能，包括更高的检测精度、更快的推理速度以及更好的适应性。MambaFusion-PAN：提出了一种基于SSM的特征融合机制，包括并行引导选择性扫描（PGSS）算法和串行引导选择性扫描（SGSS）算法，用于视觉和语言特征的融合。
【YOLOv8/v9/v10/v11、RT-DETR改进合集】详解AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互，在降低计算成本的同时提高模型的性能
Limiiiing的博客
12-26 1391
本文记录的是基于AIFI模块的目标检测改进方法研究。AIFI是RT-DETR中高效混合编码器的一部分，利用其改进模型，使网络在深层能够，并有助于后续模块对对象进行定位和识别。
YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12各版本的网络结构图
笑脸惹桃花的博客
03-20 2034
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YOLOv5/v8/v10/v11详细介绍：网络结构，创新点
阿旭的博客
10-27 7205
YOLOv5/v8/v10/v11详细介绍：网络结构，创新点
狂发一区的YOLO，和Mamba是绝配！最新研究命中Nature，这泼天的高分思路你要不要！
学姐带你玩AI的博客
11-12 1755
朋友们，Mamba终于也对YOLO出手了！最近有关的新研究真是不少，比如Nature子刊上的YOLOv5_mamba、精度大幅领先YOLOv8的FER-YOLO等等，都是效果非凡，值得一品的好成果。这种结合不仅融合了Mamba在全局信息捕捉上的优势，还保留了YOLO在局部特征提取上的高效性，可以通过互补在多个维度为YOLO系列带来新的性能提升。可以说，，无论是对于目标检测领域的革新，还是单纯发表论文，都是非常好的选择。为了帮同学们抓紧机会，我已经挑选好了。
YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点
Limiiiing的博客
11-23 1430
模块是模型中的一个重要组成部分，其主要作用是在模型的初始阶段对输入图像进行处理，方便后续的特征提取和目标检测。以下是对。
YOLOv8改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv8-T !!! 最新的发文热点
Limiiiing的博客
12-26 338
模块是模型中的一个重要组成部分，其主要作用是在模型的初始阶段对输入图像进行处理，方便后续的特征提取和目标检测。以下是对。
YOLOv10改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv10-L !!! 最新的发文热点
Limiiiing的博客
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Vision Clue Merge模块在Mamba - YOLO模型中同样重要，主要负责在模型的下采样过程中处理特征图，为后续的特征融合和目标检测任务提供更有效的信息。
当自动驾驶遇上百变Mamba！是否有望成为下一代『Transformer』？
CV_Autobot的博客
07-04 334
今年多次霸榜的Mamba，作为一种新的选择性状态空间模型，对主流架构RNN、Transformer提出了挑战，被视为极具潜力的CV基础模型！在自动驾驶领域，Mamba也具有广泛使用场景，比如道路状况分析、车辆轨迹预测！基于Mamba的改进变体，也层出不穷，涉及图像、视频、3D点云、多模态等方向，种类接近一百种，甚至多个杀入最新顶会！为了帮助大家掌握Mamba架构和性能，研梦非凡于7月10日（周三）...
YOLO跌落神坛？Mamba YOLO干翻YOLO系列模型！
3D视觉工坊
06-18 1413
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫...
Mamba也对yolo出手了，模型详解！（附源码地址）
weixin_40920183的博客
07-09 2203
Mamba YOLO 是一种基于SSM结构的目标检测模型，它是对YOLO系列模型的一次创新尝试，旨在通过引入新的模块和结构来优化目标检测的性能。该模型特别关注全局感受野，并在处理复杂视觉任务时展示了其潜力。论文题目：Mamba YOLO: SSMs-Based YOLO For Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.05835github地...
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块 （Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步）
qq_45972324的博客
05-02 6419
在医学图像分割领域，基于 CNN 和基于 Transformer 的模型都得到了广泛的探索。然而，CNN 在远程建模能力方面表现出局限性，而 Transformer 则受到其二次计算复杂性的阻碍。最近，以 Manba 为代表的状态空间模型 （SSM） 已成为一种很有前途的方法。它们不仅擅长对长距离交互进行建模，而且还保持线性计算复杂性。在本文中，利用状态空间模型，我们提出了一种用于医学图像分割的 U 形架构模型，名为 Vision Mamba UNet （VM-UNet）。
Mamba-YOLO：Mamba 主干网络适合处理更复杂的数据和场景 + Apache-2.0 开源可商用
Debroon
06-20 8299
在Mamba YOLO的架构中，核心组件如SS2D结构、ODSSBlock、Local Spatial Block (LS Block)、和Residual Gated Block (RG Block)与高级组成部分如ODMamba Backbone、Simple Stem、ODSSBlocks、Vision Clue Merge、PAFPN和Head之间存在直接的层级和功能关系。通常，Head会设置不同尺度的检测层，以处理从小到大的各种对象，确保模型可以广泛地适应不同的目标尺寸和场景。
YoloV8改进策略：Block改进|轻量级的Mamba打造优秀的YoloV8|即插即用，简单易懂|附Block结构图|检测、分割、关键点均适用（独家原创）
m0_47867638的博客
04-11 3526
UNet [16]，作为医学图像分割领域一个广为人知的算法，在涉及医学器官和病灶的各种分割任务中得到了广泛应用，涵盖了多种医学图像模态。其对称的U形编解码器架构与整体的跳跃连接为分割模型奠定了基础，催生了一系列基于U形结构的研究工作 [8,15,18]。然而，作为基于卷积神经网络（CNN）的模型，UNet受限于卷积操作的固有局部性，这限制了其理解显式全局和长距离语义信息交互的能力 [2]。一些研究尝试通过采用空洞卷积层 [5]、自注意力机制 [19] 和图像金字塔 [25] 来缓解这一问题。
YOLOV8 中使用Vmamba。
qq_43190806的博客
04-19 4359
yolov8中使用SS2D，vmamba
YoloV8改进策略：BackBone改进|EfficientVMamba（独家原创）
m0_47867638的博客
03-29 3140
先前的轻量级模型开发努力主要集中在基于CNN和Transformer的设计上，但仍面临持续的挑战。CNN擅长局部特征提取，但会牺牲分辨率，而Transformer提供了全局范围，但会加剧计算需求ON2。这种持续存在的准确性和效率之间的权衡仍然是一个重大障碍。最近，状态空间模型（SSM），如Mamba，已在语言建模和计算机视觉等各种任务中显示出出色的性能和竞争力，同时将全局信息提取的时间复杂度降低到ON。
YOLOv8独家改进：mamba系列 | 视觉态空间（VSS）块结合C2f二次创新，提升捕捉广泛的上下文信息 | VMamba2024年最新成果
05-20 2263
视觉态空间（VSS）块结合C2f二次创新，提升捕捉广泛的上下文信息
yolov11改进c2f-mamba
02-27
### YOLOv11 中改进 C2F-Mamba 的实现方法及效果 #### 背景与动机 在目标检测领域，YOLO系列模型不断演进，在不同版本中引入了多种优化技术来提升性能。对于YOLOv11而言，通过融合注意力机制和多尺度特征图处理的方法进一步增强了模型的表现力[^1]。 #### 改进思路概述 为了提高C2F-Mamba模块的效果，采用了Attentional Scale Sequence Fusion (ASSF)，该方法能够更好地捕捉跨层之间的依赖关系，并有效聚合来自多个尺度的信息。具体来说： - **增强的空间感知能力**：利用自适应加权策略调整各分支权重，使得网络可以动态学习到最适合当前任务的组合方式。 - **更高效的计算流程**：通过对输入数据进行预处理以及合理设计下采样路径，减少了冗余运算量的同时保持甚至提升了精度水平。 #### 关键组件解析 ##### Attention Module 设计 引入了一种新型注意力单元——Spatial Pyramid Pooling with Attention(SPPA)，它不仅继承了传统SPP结构的优点，还加入了channel-wise attention机制，从而实现了更加精准的目标定位。 ```python class SPPA(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)): super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1) self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x // 2) for x in k]) # Channel-wise attention module self.attention = SELayer(c_) def forward(self, x): y = [] y.append(self.attention(self.cv1(x))) for m in self.m: y.append(m(y[-1])) return self.cv2(torch.cat(y, dim=1)) ``` ##### Multi-Scale Feature Integration 采用级联的方式将低层次细节信息逐步传递给高层次语义表示，形成一个完整的上下文理解框架。这种做法有助于解决因物体大小差异而导致的小目标漏检问题[^2]。 ```python def fuse_multi_scale_features(features_list): fused_feature = None for feature_map in reversed(features_list): # Start from the deepest layer if fused_feature is not None: upsampled_fused = F.interpolate(fused_feature, size=feature_map.shape[2:], mode='nearest') fused_feature = torch.add(feature_map, upsampled_fused) else: fused_feature = feature_map return fused_feature ``` #### 实验验证与结果分析 经过一系列对比测试表明，应用上述改进措施后的YOLOv11-C2F-Mamba模型无论是在速度还是准确性方面都有显著进步。特别是在复杂场景下的表现尤为突出，例如拥挤人群、遮挡严重等情况下的识别率得到了明显改善[^3]。
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