YOLOv12改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）

已于 2025-06-07 13:36:35 修改
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分类专栏： YOLOv12改进专栏 文章标签： 深度学习 目标检测 计算机视觉 YOLOv12
于 2025-03-05 16:08:09 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是基于LSKNet的YOLOv12目标检测改进方法研究。LSKNet利用大核卷积获取上下文信息进行辅助，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中不同物体的检测需求。本文在YOLOv12的基础上配置了原论文中LSKNET_T、LSKNET_S两种模型，以满足不同的需求。

专栏目录：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

专栏地址：YOLOv12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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YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）
Limiiiing的博客
01-29 167
LSK module是。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入AKConv（轻量）
tsg6698的博客
06-11 6202
很明显，不同数据集和不同位置的目标的形状和大小是不同的。针对上述问题，本工作探索了可改变核卷积（AKConv），它赋予卷积核任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供更丰富的选择。简单介绍:本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作么中的固有缺陷(采样形状是固定的)，AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数(如1,2,3,4,5,6,7等)来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-14 5762
YOLOv8最新改进系列：主干网络改进-YOLOv8+EfficientNetV2，引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制，提升模型检测效果！
YOLOv12目标检测算法原创改进
最新发布
shejizuopin的博客
04-20 650
YOLOv12在继承YOLO系列算法优点的基础上，引入了注意力机制，通过区域注意力模块（Area Attention）、残差高效层聚合网络（R-ELAN）和快速注意力（FlashAttention）等创新技术，实现了更高的检测精度和更快的推理速度。这些改进使得YOLOv12在自动驾驶、安防监控、工业检测等领域具有广泛的应用前景。本文通过对YOLOv12目标检测算法的原创改进，包括引入自适应锚框机制、优化损失函数和集成轻量级骨干网络等技巧，显著提高了算法的检测精度和推理速度。
YOLO12改进-模块-引入​多维协作注意力MCAM 抗背景干扰，增强多尺度、小目标
qq_64693987的博客
03-21 2522
​MCA（多维协作注意力）的核心在于打破传统注意力机制对通道与空间维度的割裂式处理，通过多维度协同感知与动态轻量化计算，让网络更智能地捕捉特征间的复杂关联。其本质是让模型同时回答三个问题：“哪些特征重要”（通道维度）、“重要特征在垂直方向的位置”（高度维度）、“重要特征在水平方向的位置”（宽度维度），并将三者动态融合。例如，识别一只鸟时，MCA不仅会增强“羽毛纹理”对应的通道，还能在空间上聚焦“头部区域”，且这种多维度判断是相互关联的——羽毛纹理的显著性可能影响头部定位的权重。
YOLO12改进-模块-引入​双域条带注意力机制DSAM 解决卷积中卷积核固定和感受野固定问题，以及transformer计算量大的问题
qq_64693987的博客
03-19 1907
​DSAM（Dual-Domain Strip Attention Mechanism）的核心思想是通过空间域和频率域的双重注意力机制，高效地捕捉图像中的上下文信息，并利用多尺度学习处理不同大小的退化问题。其设计灵感来源于以下两点：​空间域的长程依赖建模：传统卷积的感受野有限，难以建模大尺度退化；自注意力虽能捕捉长程依赖，但计算复杂度高。DSAM通过条带注意力在水平和垂直方向上高效聚合信息，隐式扩展感受野。频率域的频谱差异利用。
YOLOv9最新改进系列：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力YOLOv9新模型快速涨点！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-17 2420
YOLOv9最新改进系列：融合混合注意力机制CBAM，关注通道和空间特征，助力YOLOv9新模型快速涨点！
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10改进CA注意力机制
tsg6698的博客
06-12 3615
摘要：最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意力（例如，挤压和激励注意力）对于提升模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意力图很重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中，提出了一种新颖的移动网络注意力机制，我们称之为“协调注意力”。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YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的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~
YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）
Limiiiing的博客
01-19 133
LSKmodule是。
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）
Limiiiing的博客
01-21 230
LSK module是。
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）
Limiiiing的博客
01-11 490
LSK module是。
YoloV8改进策略：BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV8，性能跃升的新篇章
m0_47867638的博客
09-16 2472
计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。从 AlexNet [38] 及其在 ImageNet 图像分类挑战中的革命性表现开始，CNN 架构通过更大的规模 [29, 73]、更广泛的连接 [33] 和更复杂的卷积形式 [67, 17, 81]。随着 CNN 作为各种视觉任务的骨干网络，这些架构的进步导致了性能改进，从而广泛提升了整个领域。另一方面，自然语言处理 (NLP) 中网络架构的演变采取了不同的路径，如今流行的架构是 Transformer [61]。
【YOLO系列】YOLO算法改进史——已更新至YOLOv12
qq_51366016的博客
08-25 3660
目标检测YOLO系列算法改进史
YOLOv12改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
Limiiiing的博客
03-05 506
本文记录的是利用优化的目标检测方法研究。在遥感图像目标检测中，目标尺度变化大，本文引入来捕获多尺度纹理特征，并在的基础上配置了原论文中, 三种模型，以满足不同的需求。Poly Kernel Inception Network for Remote Sensing Detection是中的一个重要模块，其设计原理、结构和优势如下：是一个模块，通过不同尺寸的卷积核组合来提取不同尺度的特征。它先使用小卷积核卷积抓取局部信息，然后使用一组并行的深度可分离卷积来捕获多尺度的上下文信息。通过这种方式，可以在不同感受野上
YOLOv12改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题
Limiiiing的博客
03-05 774
是一种通用感知大核卷积神经网络，其模型结构设计旨在解决现有大核卷积神经网络存在的问题，并探索卷积神经网络在多模态领域的通用感知能力。
全网首发—一张图看懂YOLOV12模型结构
m0_73148112的博客
02-22 6341
一张图看懂YOLOV12模型结构
【YOLOv8】YOLOv8改进系列（7）----替换主干网络之LSKNet
熬夜秃顶中......
03-16 1994
YOLOv8改进系列（7）----替换主干网络之LSKNet
YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
Limiiiing的博客
08-22 2288
这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总，虽然有些模块已经发布很久了，但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的，对于初学者来说还是有必要去学习了解一下，以加深对模块，模型的理解。
YOLOv12改进
03-12
<think>嗯，用户想知道YOLOv12相比之前版本的改进和变化。首先，我需要确认是否存在YOLOv12这个版本。根据我所了解的信息，截至到2023年10月，官方YOLO系列的最新版本是YOLOv8，而YOLOv9和之后的版本可能还处于研究或未正式发布的状态。因此，用户提到的YOLOv12可能是个误解，或者是某个非官方分支的版本。 接下来，用户可能误将其他改进模型如YOLOv7或YOLOX等当成了YOLOv12，或者可能看到了某些社区或研究者自行命名的版本。这时候，我需要先澄清官方的情况，避免用户被错误信息误导。同时，也可以介绍现有版本的改进点，帮助用户了解最新的技术动态。 然后，我应该分点说明已知版本的改进，比如YOLOv5到YOLOv8的变化，包括网络结构的优化、训练策略的改进、速度与精度的平衡等。此外，可以提到一些常见的技术，如注意力机制、更高效的Neck设计（如PANet）、数据增强方法（Mosaic、MixUp）等，这些通常在YOLO系列的迭代中会被采用。 用户可能对YOLO模型的改进方向感兴趣，比如如何提升检测精度、加快推理速度、降低模型大小等。因此，回答中需要涵盖这些方面，并引用相关的研究论文或官方文档作为支持。例如，YOLOv4引入了CSPDarknet53，YOLOv5使用了Focus结构，YOLOv6优化了Backbone和Neck的结构等。 另外，用户可能希望了解YOLOv12是否存在特定的新技术，比如Transformer架构的整合、自监督学习的应用，或者更高效的损失函数设计。虽然这些在官方版本中可能尚未出现，但可以提及相关研究趋势，如YOLO结合Transformer的模型（如YOLOv7的某些变体），或者知识蒸馏等技术的应用。 最后，需要提醒用户注意版本命名的混乱情况，建议查阅官方渠道或权威论文获取准确信息。同时，生成的相关问题可以帮助用户进一步探索YOLO系列的发展，如比较不同版本的优缺点，或者了解目标检测领域的最新技术。</think>截至2023年10月，**YOLOv12并非官方发布的版本**。YOLO系列的最新官方版本是YOLOv8[^1]，而学术界和工业界常提到的YOLOv5/YOLOv7等版本均为不同研究团队的改进成果。以下是基于YOLO系列演进规律的可能改进方向分析： --- ### 一、YOLO系列典型改进路径 1. **网络结构优化** - 引入更高效的Backbone（如YOLOv8的CSPDarknet53改进版） - 动态卷积替换传统卷积层（参考YOLOv6的RepVGG结构） - 注意力机制集成（如YOLOv7的CBAM模块）$$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 2. **训练策略升级** - 自监督预训练（如SimCLR对比学习） - 数据增强组合优化（Mosaic+MixUp+CutMix的混合策略） - 损失函数改进（如YOLOv8的Distribution Focal Loss） 3. **部署效率提升** - 模型量化支持（FP16/INT8精度压缩） - 硬件感知架构搜索（NAS优化推理速度） --- ### 二、假想YOLOv12的可能改进（基于研究趋势） 若存在名为YOLOv12的非官方版本，可能包含以下技术特征： 1. **Transformer混合架构** - 在Neck或Head部分引入Swin Transformer模块，增强全局特征建模能力 - 动态稀疏注意力机制降低计算复杂度 2. **多模态融合** - 支持RGB-Depth或RGB-Thermal数据联合训练 - 跨模态特征对齐技术（如CMT-Net中的对齐损失） 3. **实时性突破** - 神经架构搜索（NAS）生成移动端优化模型 - 基于TensorRT的部署加速框架集成 --- ### 三、版本对比示例（假设场景） | 特性 | YOLOv11（假设） | YOLOv12（假设） | |--------------------|----------------|----------------| | mAP@0.5 | 56.8% | 58.2%↑ | | 推理速度（Tesla T4）| 120 FPS | 145 FPS↑ | | 模型体积 | 42 MB | 38 MB↓ | ---
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