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

最新推荐文章于 2025-11-23 12:19:16 发布
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分类专栏： YOLOv12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YOLOv12的颈部网络进行改进的方法研究。YOLOv12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：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！

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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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
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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 | 细节涨点篇 | 2024最新高效上采样模块EUCB助力yolov11有效涨点（全网独家创新）
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11-09 5013
本文给大家带来的最新改进机制是2024最新高效上采样模块EUCB，EUCB 用于逐步上采样特征图，使其尺寸和分辨率与后续跳跃连接相匹配。这种对齐增强了不同层级和阶段间的信息融合（这个模块对于分割网络效果更佳），EUCB 首先进行上采样操作，将输入特征图的尺度放大 2 倍，然后应用 DWC，接着进行批归一化（BN）和 ReLU 激活，这些步骤能够在不增加显著计算开销的情况下高效地增强特征图。
【Block总结】EUCB，上采样模块|即插即用
AI浩
09-29 688
论文提出了三个主要的创新模块，共同构成了高效的EMCAD解码器：EMCAD的整体架构是一个级联的全卷积注意力解码器，其工作流程如下：**高效上卷积块 **(Efficient Up-convolution Block, EUCB) 是EMCAD中负责上采样的核心组件，其设计目标是在上采样过程中尽可能减少计算量。其具体结构和计算流程如下（对应论文公式9）：公式表示： 优势：通过用计算量极小的3x3深度可分离卷积替代标准的3x3卷积，EUCB在保持上采样后特征图空间信息丰富性的同时，极大地降低了计算开销。 输
【每天一篇深度学习论文】（CVPR2024）即插即用高效上采样卷积块EUCB
Magnolia_He的博客
11-27 6889
EMCAD:Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentationhttps://arxiv.org/pdf/2405.06880该模型由一个分层编码器和高效多尺度卷积注意力解码器（EMCAD）组成，通过编码器提取不同尺度的特征图，然后利用EMCAD中的多尺度卷积注意力模块、分组注意力门和上采样模块逐步融合和增强这些特征，实现精确的医学图像分割。最终，通过分割头输出高分辨率的分割结果，模型在保
【YOLOv8改进 - 上采样】EUCB:(Efficient Up-convolution Block，高效上卷积块）实现特征图尺度匹配和高效上采样
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。
08-07 277
【YOLOv8改进 - 上采样】EUCB:(Efficient Up-convolution Block，高效上卷积块）实现特征图尺度匹配和高效上采样
[yolov11改进系列]基于yolov11引入高效上采样卷积块EUCB的python源码+训练源码
FL1623863129的博客
05-31 1336
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
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EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
qq_40379132的博客
04-01 955
接着，应用3×3深度卷积（DW C(·)），随后是批归一化（BN(·)）和ReLU激活函数，以增强上采样后的特征图。EMCAD通过高效的多尺度卷积增强特征图，同时使用通道、空间和分组（大核）门控注意力机制来整合复杂的空间关系和局部注意力。多尺度卷积注意力模块（MSCAM）结合了通道注意力块（CAB）、空间注意力块（SAB）和高效多尺度卷积块（MSCB）来增强特征图，同时保持上下文关系。高效上卷积块（EUCB）被设计用于逐步上采样当前阶段的特征图，以匹配来自下一个跳跃连接的特征图的维度和分辨率。
YOLOv11改进-上采样 | EUCB高效上卷积块，实现特征图尺度匹配和高效上采样
魔改工程师的博客
10-08 1126
本文介绍了一种在YOLOv11目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法，以提升模型在资源受限场景下的性能与效率。EMCAD由多个模块构成，其中核心的EUCB（高效上卷积块）通过上采样、深度可分离卷积、激活归一化和通道调整等操作，兼顾了特征质量与计算成本。实验结果显示，该模块在显著减少参数与FLOPs的同时仍具备优异性能。文章还提供了完整的YOLOv11模型集成流程、配置和训练实战。
基于多尺度群Agent注意力的图卷积解码网络二维医学图像分割
qq_53158516的博客
06-11 1048
提取多尺度特征。PVT-V2(b) 基于多尺度组代理注意力（MSGAA）的图卷积解码器：逐步恢复空间分辨率并融合全局-局部特征。主要包括三个部分：全局-局部交互图卷积网络（GLIGCN）模块、基于注意力的上采样卷积融合（AUCF）模块和用于分割预测结果的卷积1×1。
文章快读EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation
weixin_55718227的博客
11-27 2807
CVPR2024最新文章，用于医疗图像分割本文介绍了一种名为EMCAD（Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding）的新方法，旨在优化医学图像分割中的解码机制，特别是在计算资源有限的情况下。EMCAD通过引入一种高效的多尺度卷积注意力解码器，显著提高了分割性能和计算效率。该方法在12个医学图像分割基准数据集上进行了评估，结果显示，EMCAD在显著减少参数数量和浮点运算次数（FLOPs）的同时，达到了最先进的性能。
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
最新发布
youcans的博客
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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。
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【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
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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。
高效上采样卷积块（EUCB）优势是什么对比普通upsample
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### 高效上采样卷积块（EUCB）相对于普通上采样方法的优势 高效上采样卷积块（EUCB）是一种专为提升特征图分辨率而设计的模块，其核心在于通过结合深度可分离卷积（DWC）、批归一化（BN）、ReLU 激活以及 1x1 卷积来优化上采样的过程[^2]。与传统的普通上采样方法相比，EUCB 在以下几个方面表现出显著优势： #### 1. **计算效率更高** 普通上采样方法通常仅依赖双线性插值或最近邻插值来放大特征图的尺寸，这种方法虽然简单快速，但在高分辨率场景下可能引入较多冗余计算。相比之下，EUCB 引入了深度可分离卷积（DWC），这种卷积方式将标准卷积分解为空间卷积和逐点卷积，从而大幅降低计算复杂度。此外，EUCB 中的 1x1 卷积用于减少通道数，进一步降低了后续操作的计算开销。 #### 2. **增强特征表达能力** 普通上采样方法在放大特征图时，通常无法有效捕捉局部细节信息，导致特征图的质量下降。EUCB 通过引入 DWC 和 ReLU 激活函数，增强了对局部特征的学习能力[^2]。深度可分离卷积能够更好地提取空间特征，而 ReLU 激活则有助于非线性映射，从而提升模型的表达能力。 #### 3. **更好的跨层信息融合** EUCB 的设计中包含逐步上采样的步骤，这使得不同层级的特征图能够更好地对齐并融合。在普通上采样方法中，直接放大后的特征图可能难以与后续跳跃连接中的特征图匹配，从而影响信息传递的效果[^2]。EUCB 通过调整通道数和分辨率，确保了特征图在解码路径中的平滑集成，这对于多尺度特征融合尤为重要。 #### 4. **适用性更强** EUCB 不仅适用于目标检测任务，还特别适合于语义分割等需要高分辨率输出的任务。实验结果表明，当 EUCB 被应用于解码器路径时，能够显著提升模型的 DICE 分数，尤其是在医学图像分割领域[^4]。相比之下，普通上采样方法在这些任务中的表现可能较为有限。 #### 代码示例 以下是一个简单的 EUCB 实现示例： ```python import torch.nn as nn class EUCB(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(EUCB, self).__init__() self.up_sample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) self.depthwise_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1, groups=in_channels) self.bn = nn.BatchNorm2d(in_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.pointwise_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.up_sample(x) x = self.depthwise_conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.pointwise_conv(x) return x ```
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