YOLOv13改进策略【特征提取层】| Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含DSC3k2二次创新

已于 2025-08-26 13:54:59 修改
阅读量576 收藏 23
点赞数 11
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： YOLOv13改进专栏 文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉 目标检测
于 2025-08-08 21:38:17 首次发布
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/qq_42591591/article/details/150069144

一、本文介绍

本文记录的是利用Strip Pooling模块优化YOLOv13的目标检测网络模型。Strip Pooling结合了长而窄的卷积核形状在一个空间维度上的长程关系捕捉能力和在另一个空间维度上的局部细节捕捉能力，有效地处理复杂的场景信息。这一机制通过采用 1 × N 1×N 1×N或 N × 1 N×1 N×1的池化核形状来适应不同的图像特征，提高模型对目标形状和分布的适应性。在场景解析网络中，Strip Pooling可以被用于提升对具有长程带状结构或离散分布目标的解析能力，特别是在复杂场景或不同对象布局条件下效果更好。

专栏目录：YOLOv13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：YOLOv13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！

文章目录

二、Strip Pooling 介绍

2.1 设计出发点

  • 解决传统空间池化局限性：传统空间池化通常采用固定形状的 N × N N×N N×N核，在
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化空间金字塔池化设计，提高计算效率
Limiiiing的博客
12-09 1658
本文记录的是基于SimSPPF模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。介绍了SPPSPPF以及SimSPPF。SimSPPF的设计更加简化，计算效率更高。
YOLOv11模型改进-模块-引入空间池化模块StripPooling 解决遮挡、小目标
qq_64693987的博客
10-21 3804
本文介绍了一种新的空间池化策略，称为，用于场景解析。结构：包括两个平行路径，分别进行水平和垂直方向的条带池化，然后通过1D卷积层进行特征调整。：结合了条带池化和传统的空间池化，分别用于捕捉长距离和短距离的依赖关系。作用捕捉长距离依赖：通过长条形的池化窗口，有效捕捉分布离散的区域之间的关系。避免不相关信息干扰：窄条形的池化窗口有助于捕捉局部上下文，防止不相关区域干扰标签预测。提高场景解析性能：在多个基准数据集上，证明了这种方法能够显著提升场景解析的效果。
YOLOv8改进 | SPPF | 双通道特征处理的池化结构——SPPFCSPC【全网独家】
kay_545
06-22 3084
yolov8，yolov8改进，SPPFCSP
YOLOv5改进 | SPPF | 双通道特征处理的池化结构——SPPFCSPC【全网独家】
kay_545
06-24 3165
yolov5改进，yolov5，SPPFCSPC
即插即用篇 | YOLOv8 引入 Strip Pooling | 重新思考场景解析的空间池化
YOLOv8项目贡献者
05-11 1694
Strip Pooling
Strip Pooling：提出一种长条形的池化核
AI数据工厂
03-20 4571
本文主要是提出了一种新的池化方法——条纹池化，其通过长而窄的池化核可以建模长距离依赖关系。基于这种池化方式，设计了两个模块：条纹池化模块SPM用于增加backbone的感受野、混合池化模块MPM用于同时捕获长、短距离的上下文信息。
YOLOv8改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF实现更高精度的空间金字塔池化
走向CTO的路上...
06-21 2308
在YOLOv8中，可以替代SPPF（Spatial Pyramid Pooling Feature）实现更高精度的空间金字塔池化。Focal Modulation是一种注意力机制，可以关注到图像中更重要的区域，从而提高模型对目标特征的提取能力。Focal Modulation替换SPPF是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的精度，使其成为目标检测、图像分类、语义分割等任务的优选方案。
（CVPR-2020）Strip Pooling：重新思考场景解析的空间池化
顾道长生的科研笔记
03-28 5584
Strip Pooling：重新思考场景解析的空间池化 paper题目：Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing paper发表于CVPR 2020 paper地址：链接 Abstract 空间池化已被证明在为逐像素预测任务（例如场景解析）捕获远程上下文信息方面非常有效。本文除了通常 N×NN \times NN×N 规则形状的传统空间池化之外，引入了一种新的池化策略重新思考空间池化的制定，称为条带池化，它考虑了一个长
特征融合篇 | YOLOv8改进之利用全局平均池化层和全局最大池化层优化SPPF
小哥谈
05-18 1823
分析SPPF的问题点，我们发现SPPF模块只关注边缘信息而忽略背景信息。那么如何改进呢？我们在SPPF模块的基础上，利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，帮助网络更好的做出判断，在获取全局视角信息时并减轻不同尺度大小所带来的影响。🌈
CVPR2020-Strip Pooling-优于空间池化 | Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing
weixin_42096202的博客
05-21 4562
程明明组的论文，针对问题和解决方案都比较直接，相关代码也已经开源了 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.13328.pdf Github：https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet Abstract： 事实证明，空间池化在捕获用于场景解析等像素级预测任务的远程上下文信息方面非常有效。在本文中，除了通常具有N x N规则形状的常规空间池化之外，我们通过引入一种称为strip pooling的新池化策略来重新考虑空间池化的公式，该策略考虑了一个长.
YOLOv9改进策略 | SPPF篇 | 利用精度更高的空间金字塔池化FocalModulation替换SPPFELAN
Snu77的博客
04-21 2505
本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPFELAN（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPFELAN相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这个FocalModulat
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
youcans的博客
11-23 828
本文介绍了如何使用YOLOv11进行图像分割任务YOLOv11在COCO-seg数据集上预训练，提供了多个分割模型选项，支持实例分割任务输出对象掩码和类别标签。文章详细说明了安装步骤和模型选择建议，帮助用户快速上手YOLOv11图像分割应用。
即插即用系列 | ICASSP 2025 CAF-YOLO 实战解析：ACFM & MSNN 模块详解
分享顶会顶刊论文即插即用模块
11-21 748
本文提出CAF-YOLO框架，用于解决生物医学图像中微小病变检测的精度问题。该模型基于YOLOv8，创新性地结合CNN与Transformer优势，设计了注意力与卷积融合模块（ACFM）实现全局与局部特征互补，以及多尺度神经网络（MSNN）增强跨尺度特征聚合。实验表明，该方法在微小目标检测任务上表现优异，超越了现有先进方法。该框架具有通用性，可应用于各类视觉任务中的特征增强。
【完整源码+数据集】中药材数据集，yolov8中药分类检测数据集 9709 张，中药材分类识别数据集，中药材识别系统实战教程
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
11-19 1125
【完整源码+数据集】中药材数据集，yolov8中药分类检测数据集 9709 张，中药材分类识别数据集，中药材识别系统实战教程，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注，训练、验证、测试集已划分。 数据集中标签包含50种分类，代表人参，水蛭，大枣，百合，黄连，乌梅，厚朴，牡蛎，海马，罗汉果，甘草，三七，通草等等。 检测场景为药田、药材市场、药材加工厂、药材仓储等场景，可用于药材种植环节精准管控、采收分拣提质增效、市场流通质量把关、药材仓储安全动态监测等。 基于YOLOv8的中药材检测系统实战详细步骤。
YOLOv8 验证码识别：从数据标注到模型部署的完整实战教程
沉寂
11-23 101
本文将手把手教你如何使用 YOLOv8 训练一个高精度的验证码识别模型，涵盖数据标注、环境配置、模型训练、验证测试全流程。基于 RTX 4090 服务器实测，600 张训练图片即可达到 50%+ 准确率，是 OCR 和验证码识别入门的首选方案。
2025-简单点-ultralytics.models.yolo.detect.predict.py解析
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
11-19 404
继承BasePredictor： 有preprocess和pre_transform和stream_inference等方法。老东西了，扣除padding后，除以gain，返回到最初的大小。construct_results就是构造成独有的Result对象。主要关注nms和construct_results。就是个控制上下界，避免计算错误。
关于共享网盘的创建以及YOLOv5综述
2503_92128136的博客
11-20 384
量级分为n（轻量化）、s、m、l、x五类，参数规模与检测精度正相关，速度负相关，轻量化模型（n/s）适配实时检测场景，大容量模型（l/x）适合高精度需求场景；共享网盘作为数字化时代文件存储、协作与分发的核心工具，凭借云端存储、跨端同步、权限可控的核心优势，已深度融入个人办公、团队协作、学术科研、项目管理等多元场景，不仅彻底改变了传统 U 盘拷贝、邮件传输等方式的低效与局限，更有效破解了多场景下文件传输混乱、版本迭代丢失、权限管控薄弱、跨地域协作不便等痛点。二、YOLOv5模型下载全流程。
YOLO中骨干网络与检测头的关系
最新发布
Lazy_Goat的博客
11-23 142
输入：骨干网络提取的高级语义特征处理：通过卷积层学习特征到类别的映射数学本质：计算特征向量与类别权重向量的相似度输出：每个位置的类别概率分布决策：基于概率选择最可能的类别关键理解骨干网络负责"看"图像并提取有意义的特征检测头负责"理解"这些特征并做出分类决策分类能力是通过学习特征与类别之间的统计关联获得的整个过程是端到端学习的，所有组件协同工作这种设计让网络能够自动发现对分类最有用的特征模式，而不是依赖人工设计的特征。
yolov5 安装
webBOFB的博客
11-22 188
2.安装torch和torchvision。选择yolov5格式。
yolov11改进strip pooling
01-11
### YOLOv11 中 Strip Pooling 的改进方法 #### 一、传统 Strip Pooling 的局限性 传统的 Strip Pooling (SP) 模块虽然能够有效捕捉全局上下文信息，但在处理复杂的视觉场景时仍然存在一定局限性。具体表现为，在高分辨率输入下，标准 SP 模块可能会导致过高的计算成本，并且对于细粒度特征的捕获能力有限[^2]。 #### 二、改进后的 Strip Pooling 设计思路 为了克服上述挑战并提升YOLOv11的表现力，新的 Strip Pooling 实现方案引入了几项关键技术： - **多尺度条带池化**：不再局限于单一尺寸的水平/垂直条带，而是构建一个多尺度框架，允许不同宽度和高度比例的条带共存。这使得网络可以更好地适应各种形状的目标物体。 - **动态调整机制**：基于注意力机制自动学习最优的条带配置参数，从而提高对特定任务需求下的响应速度与精度。此过程可以通过软选择的方式完成，即赋予每个可能的方向一定权重而非硬编码固定方向[^3]。 - **轻量级优化**：利用深度可分离卷积替代常规的大规模二维卷积层，减少参数数量的同时不影响甚至改善最终效果；另外还加入了通道剪枝技术以去除冗余部分，确保整体架构既紧凑又强大[^1]。 ```python import torch.nn as nn class ImprovedStripPooling(nn.Module): def __init__(self, channels=512, scales=[4,8,16], norm_layer=None): super(ImprovedStripPooling, self).__init__() # 动态条带池化的实现细节省略... def forward(self, x): feat_list = [] for scale in self.scales: pooled_x = F.adaptive_avg_pool2d(x, output_size=(scale,scale)) upsampled_pooled_x = F.interpolate(pooled_x, size=x.size()[2:], mode='bilinear', align_corners=True) feat_list.append(upsampled_pooled_x) sp_out = sum(feat_list)/len(feat_list)+x return sp_out ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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

Limiiiing

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