YOLOv8改进策略【Neck】| CVPR 2024 EUCB 高效的上采样卷积块：轻量级上采样 + 深度卷积增强 + 通道匹配

最新推荐文章于 2025-11-23 21:01:39 发布
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分类专栏： YOLOv8改进专栏 文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习 目标检测
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一、本文介绍

本文记录的是利用EUCB模块对YOLOv8的颈部网络进行改进的方法研究。YOLOv8采用传统的标准3×3卷积结合上采样的方法进行特征分辨率匹配与增强，可能因计算成本过高限制模型在资源受限场景的应用，且单纯上采样易导致特征模糊，影响模型在目标检测任务中的特征融合效果。EUCB通过“上采样+3×3深度卷积+1×1点卷积”的轻量架构进行特征处理，既能大幅降低计算成本，又能通过深度卷积捕捉局部特征、保留关键语义信息，提升颈部网络特征融合效率与模型检测性能。

专栏目录：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

专栏地址：YOLOv8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、EUCB介绍

EMCAD:Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation

2.1 设计出发点

为解决解码器中特征分辨率匹配问题，同时降低传统上采样模块（如用标准3×3卷积）的高计算成本，以适配医疗图像分割中资源受限场景，EUCB模块应运而生，旨在平衡分辨率匹配需求与计算效率，同时保留关键特征。

2.2 结构

EUCB遵循“上采样→特征增强→通道匹配”流程，具体为：

  1. 上采样：用缩放因子2的上采样（如双线性插值）扩大特征图尺寸，初步匹配下一级跳接特征分辨率。
  2. 特征增强：依次经3×3深度卷积（DWC）提取局部特征、批量归一化（BN）加速收敛、ReLU激活引入非线性。
  3. 通道匹配：通过1×1点卷积将通道数调整为与下一级跳接特征一致。
    其数学公式为： EUCB ( x ) = C 1 × 1 ( ReLU ( BN ( DWC ( Up ( x ) ) ) ) ) \text{EUCB}(x) = C_{1×1}\left( \text{ReLU}\left( \text{BN}\left( \text
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YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
12-30 17万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv10改进策略【Neck】| CVPR 2024 EUCB 高效的上采样卷积块：轻量级上采样 + 深度卷积增强 + 通道匹配
Limiiiing的博客
11-03 45
本文记录的是利用EUCB模块对YOLOv10的颈部网络进行改进的方法研究。采用传统的标准3×3卷积结合上采样的方法进行特征分辨率匹配与增强，可能因计算成本过高限制模型在资源受限场景的应用，且单纯上采样易导致特征模糊，影响模型在目标检测任务中的特征融合效果。通过“上采样+3×3深度卷积+1×1点卷积”的轻量架构进行特征处理，既能大幅降低计算成本，又能通过深度卷积捕捉局部特征、保留关键语义信息，提升颈部网络特征融合效率与模型检测性能。EMCAD:Efficient Multi-scale Convolution
YOLOv11 改进策略 | CVPR-2023 SCConv：空间和通道重建卷积
走向CTO的路上...
04-26 1368
卷积神经网络（CNN）在各种视觉任务中取得了巨大成功，但其核心操作——标准卷积——存在计算冗余的问题。这种冗余体现在空间维度（相邻像素的特征相似）和通道维度（不同通道的特征高度相关）。为了构建更高效的模型，研究人员提出了深度可分离卷积、组卷积等轻量化方法，但这些方法有时会牺牲部分特征表达能力。
YOLOv12改进策略【Neck】| CVPR 2024 EUCB 高效的上采样卷积块：轻量级上采样 + 深度卷积增强 + 通道匹配
Limiiiing的博客
11-03 446
本文记录的是利用EUCB模块对YOLOv12的颈部网络进行改进的方法研究。采用传统的标准3×3卷积结合上采样的方法进行特征分辨率匹配与增强，可能因计算成本过高限制模型在资源受限场景的应用，且单纯上采样易导致特征模糊，影响模型在目标检测任务中的特征融合效果。通过“上采样+3×3深度卷积+1×1点卷积”的轻量架构进行特征处理，既能大幅降低计算成本，又能通过深度卷积捕捉局部特征、保留关键语义信息，提升颈部网络特征融合效率与模型检测性能。EMCAD:Efficient Multi-scale Convolution
YOLOv11改进策略【Neck】| CVPR 2024 EUCB 高效的上采样卷积块：轻量级上采样 + 深度卷积增强 + 通道匹配
Limiiiing的博客
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YOLOv13改进策略【Neck】| CVPR 2024 EUCB 高效的上采样卷积块：轻量级上采样 + 深度卷积增强 + 通道匹配
Limiiiing的博客
11-02 102
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【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
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11-23 679
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
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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 98
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。
yolo parse_model 函数详解
leiming6的博客
11-23 602
==================== 新增代码开始（你原始代码加入的 LocalAttention 特殊处理） ====================# d["backbone"] 和 d["head"] 都是类似 [(from, number, module_name, args), ...] 的条目列表。# ----------------- 遍历 backbone 和 head 中定义的每一层 -----------------
YOLO v11的学习记录（七） 阶段小结
xulibo5828的博客
11-21 751
这份配置是YOLOv8s 分割模型的标准训练配置，核心逻辑是：使用预训练权重迁移学习，10 轮训练，批次 4，输入尺寸 640，启用混合精度和常用数据增强，训练过程中验证并保存最优模型。可根据实际需求调整（如增大batch、增加epochs、开启等），重点关注data（数据集配置）、epochs（轮数）、batch（批次）、device（设备）这几个关键参数。
在wsl ubuntu下安装，训练，验证，导出，部署YOLO的完整例子
运用之妙,存乎一心
11-21 309
**更换模型**：YOLOv8提供了从n到x不同尺寸的模型（如 `yolov8n.pt`, `yolov8s.pt`, `yolov8m.pt`, `yolov8l.pt`, `yolov8x.pt`）。如果数据量小，可以考虑使用**数据增强**（YOLO训练时默认会开启一些数据增强，你也可以在 `model.train()` 中通过 `augment=True` 参数开启或自定义）。- **超参数调优**：调整学习率（`lr0`）、批次大小（`batch`）、优化器等超参数。
DINOv3与YOLO：核心差异、内在联系及场景适配指南
阿旭的博客
11-19 621
DINOv3与YOLO：核心差异、内在联系及场景适配指南
Yolo 快速使用
north_eagle的专栏
11-20 909
关键指标详细含义 ：一组是训练损失（Loss），另一组是验证精度（mAP）。1. 训练损失指标（在训练循环中） 这组数据（box_loss, cls_loss, dfl_loss）是模型在学习过程中看到的值。它们代表“模型做错了多少”。它安装的 PyTorch 2.1.2 版本不会使用您旧 CPU 所缺乏的高级指令（因此不会再 Illegal instruction 崩溃），同时 cu118 版本也能完美利用您 V100 显卡的强大驱动。（激活后，您的命令行提示符前面会出现 (yolo_env) 字样）
cvpr复现 轻量级
11-17
有两篇引用涉及轻量级CVPR研究成果的复现内容，分别是GhostNet架构和InvDN。 GhostNet架构是CVPR 2020的研究成果，其复现步骤涵盖多个方面，包括论文摘要的了解、Ghost Module的实现、Ghost Bottleneck的构建、GhostNet网络结构的搭建以及Tensorflow代码复现等。在代码复现中，定义GhostNet的核心部分ghost module时，先使用常规卷积操作生成部分输出特征图，再定义成本更低的depthwise操作，最后将二者融合作为输出。具体代码如下 [^2][^5]： ```python import math # 假设这里有 self.conv_bn_layer 函数的实现 def ghost_module(self, input, output, kernel_size=1, ratio=2, dw_size=3, stride=1, relu=True, name=None): init_channels = int(math.ceil(output / ratio)) new_channels = int(init_channels * (ratio - 1)) # 首先使用常规卷积操作，生成部分输出特征图 primary_conv = self.conv_bn_layer(input=input, num_filters=init_channels, filter_size=kernel_size, stride=stride, groups=1, act="relu" if relu else None, name=name + "_primary_conv") # 定义成本更低的depthwise操作 cheap_operation = self.conv_bn_layer(input=primary_conv, num_filters=new_channels, filter_size=dw_size, stride=1, groups=init_channels, act="relu" if relu else None, name=name + "_cheap_operation") # 将二者融合到一起，作为输出 out = fluid.layers.concat([primary_conv, cheap_operation], axis=1) return out ``` InvDN是基于可逆网络的真实噪声去除研究，也是轻量级的。该研究利用可逆网络把噪声图片分成低解析度干净图片和高频潜在表示，其中高频潜在表示含有噪声信息和内容信息。由于可逆网络无损，若能分离高频表示中的噪声信息，就可与低解析度干净图片重构成原分辨率的干净图片。但实际去除高频信息中的噪声困难，因此直接将带有噪声的高频潜在表示替换为在还原过程中从先验分布中采样的另一个表示，进而结合低解析度干净图片重构回原分辨率干净图片 [^4]。
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