Limiiiing的博客

如何寻找创新点？为什么要使用这个模块？如何才能提升模型的精度？这是贯穿我们研究始终的问题。创新点在这个专栏中我已经整理好了，这已经省去了大部分时间，但是当我们使用这些新的模块去优化已有的模型，如何才能提升模型的精度，才是我们要达到的最终目标。当然我们可以使用传统的A+B+C的方法去堆积模块，然后是进行大量的实验去排列组合以实现最终的精度提升，这无可厚非。

本文记录的是基于SimAM注意力模块的YOLOv10目标检测方法研究。SimAM注意力模块通过优化能量函数来获得每个神经元的三维权重，而或增加计算复杂度。若是有轻量化需求的小伙伴，无参的注意力模块也许是一个不错的选择。

本文记录的是利用 SFA 空间 - 频率注意力（Spatial-Frequency Attention）和 CTA 通道转置注意力（Channel Transposed Attention）模块优化 YOLOv10 的目标检测网络模型。和源自图像超分辨率领域的模型，前者结合高频和通道信息到自注意力中，后者从通道维度进行自注意力计算，二者结合能够有效处理复杂的图像信息。本文将其应用到中，并进行，使网络能够综合空间、频率和通道等多种维度信息，更好地突出重要特征，从而提升对不同尺度目标和不规则形状目标的特征提取能

本文记录的是利用风车卷积改进YOLOv10的目标检测网络模型。在红外小目标检测任务中，传统卷积方式难以捕捉目标像素的空间特征，影响检测性能，因此需要更适配的卷积方式提升特征提取能力。但不同尺度的红外小目标对特征提取需求有差异，为了更好地满足这些需求，本文利用模块改进，使模型能够更精准地对齐红外小目标像素的高斯空间分布，在增强底层特征提取的同时显著扩大感受野，使网络更好地适应不同尺度红外小目标的检测需求。Pinwheel-shaped Convolution and Scale-based Dynamic L

InceptionNeXt是一种新型的卷积神经网络，旨在解决大核卷积神经网络在速度和性能之间的平衡问题。它的设计出发点基于对现有模型的分析和改进需求，结构上有独特的创新，这些设计为模型带来了显著的优势。

本文记录的是基于CFC和SFC模块的YOLOv10模型改进方法研究。 和 模块提出了创新的特征校准策略，通过定制上下文聚合解决上下文不匹配问题，通过分组校准改善空间特征不对齐问题，能以低额外成本高效提升提取特征的质量。将和应用到网络中，通过其独特的上下文建模和空间特征校准机制，实现精度与效率的平衡优化。Context and Spatial Feature Calibration for Real-Time Semantic Segmentation现有上下文建模方法在聚合上下文时，对所有像素采用固定方式

本文记录的是。认为通道与空间维度的联合注意力，并且。在改进YOLOv10的过程中，同时还，便于集成到网络中。

本文记录的是。SegNeXt中的MSCA模块认为，并且。在改进的过程中能够，为模型产生，为视觉任务提供更强大的特征表示。

在红外小目标检测任务里，基于交并比的损失存在波动问题，像边界框（BBox）标签的IoU损失波动最高可达86%，较小目标的IoU损失稳定性更差，严重影响模型稳定性和回归效果。同时，现有损失函数没有充分考虑不同目标尺度下对尺度和位置的敏感度差异，，并且掩码标签的位置损失在处理漏检物体时难以收敛，容易产生误报。这些问题限制了模型在不同尺度目标上的检测性能，为解决这些问题，提出了损失函数。

Hyper-YOLO是一种创新的目标检测模型，将超图计算集成到YOLO架构中，以捕捉视觉特征之间复杂的高阶相关性，从而提升目标检测性能。

现有基于IoU的损失函数存在不合理的惩罚因子，导致锚框在回归过程中出现面积扩大的问题，使得回归效率降低、收敛速度变慢。同时，这些损失函数在反映锚框与目标框之间的差异、考虑目标框大小以及某些情况下的性能表现等方面存在局限性。在目标检测任务中，边界框回归的损失函数对检测性能至关重要。Powerful-IoU（PIoU）及其升级版PIoU v2正是为解决现有损失函数存在的问题而设计的。本文利用PIoU改进YOLOv10的损失函数，提高模型精度。

WFU模块通过小波变换的频率分解与跨尺度融合机制，解决了传统上采样过程中的混叠和细节丢失问题，实现了高效、高保真的面部细节重建。其轻量化设计和强泛化能力使其成为提升人脸超分辨率模型性能的关键组件，尤其在平衡计算效率与重建质量方面表现突出。

本文记录的是基于PoolFormerBlock的YOLOv10模型改进方法研究。提出了创新的MetaFormer通用架构，通过极简单的池化操作实现Token混合，能以低参数和计算成本高效捕捉图像全局与局部特征。将应用到的骨干网络中，通过其分层结构和Token混合机制，实现精度与效率的平衡优化。MetaFormer Is Actually What You Need for Vision在计算机视觉领域，Transformer模型取得了显著成功，普遍认为其基于注意力的Token混合模块是性能的关键。然而，后续

本文记录的是基于PoolFormer的YOLOv10骨干网络改进方法研究。提出了创新的MetaFormer通用架构，通过极简单的池化操作实现Token混合，能以低参数和计算成本高效捕捉图像全局与局部特征。将应用到的骨干网络中，通过其分层结构和Token混合机制，实现精度与效率的平衡优化。本文在的基础上配置了原论文中, , , , 五种模型，以满足不同的需求。MetaFormer Is Actually What You Need for Vision在计算机视觉领域，Transformer模型取得了显著成功

本文主要讲解YOLOv10如何在8.3.65版本以后的ultralytics项目包中配置添加新的模块。

在这篇博客中，我将深入分析YOLOv10项目包中各个文件的作用，对整个项目的文件结构有更清晰的认识。本文使用的是。

RFE模块（Receptive Field Enhancement Module）的设计出发点是解决多尺度人脸检测中因感受野不足导致的小目标信息丢失问题。传统特征金字塔网络（如FPN）在处理小尺度人脸时，多次卷积操作会导致浅层特征的空间信息逐渐丢失，而深层特征虽语义丰富但空间分辨率较低。RFE模块通过引入扩张卷积，在不增加计算量的前提下扩大有效感受野，增强模型对不同尺度人脸的特征表达能力。

本文记录的是利用 SEAM 模块优化 YOLOv10 的目标检测网络模型。的设计出发点在于解决复杂场景下的人脸遮挡问题，相当于是小目标被其他物体部分遮挡时，传统方法因特征缺失导致检测精度下降的问题。该模块通过增强未遮挡区域的特征响应并补偿被遮挡区域的信息损失，提升模型对遮挡小目标的检测能力。YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face DetectorSEAM模块（Separated and Enhancement Attention Module）的设计出发点

本文记录的是基于RepVit的YOLOv10轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过来弥补参数大幅减少的问题，在轻量化的同时提高准确性。

P3/8 - small检测头原始模型中的P3/8特征层对应的检测头主要用于检测相对较小的目标。其特征图大小相对较大，空间分辨率较高。适合检测尺寸大概在8x8到32x32像素左右的目标。P4/16 - medium检测头这个检测头对应的P4/16特征层经过了更多的下采样操作，相比P3/8特征图空间分辨率降低，但通道数增加，特征更抽象且有语义信息。它主要用于检测中等大小的目标，尺寸范围大概在32x32到64x64像素左右。P5/32 - large检测头P5/32。

COCO指标能够直观了解模型在目标时的效果；TIDE指标专注于对进行分类和分析，从揭示模型的性能问题，使模型评估更加全面和深入（本文提供了完整的实现代码和配置步骤）。例如，论文中COCO的指标内容展示：论文中TIDE。

本文记录的是。YOLOv7中的SPPCSPC（Spatial Pyramid Pooling Cross Stage Partial Connections）模块是一种结合了（SPP）和（CSP）的改进结构，本文将其添加到YOLOv10中，

本文记录的是。通过与，提升模型检测精度和鲁棒性。

RT-DETR中的CCFF模块用于优化多尺度特征融合，解决传统方法的计算瓶颈与冗余问题，提升模型速度与精度，以适应实时检测需求。

FreqFusion是一种旨在解决密集图像预测任务中特征融合问题。

本文利用 AFPN 和 注意力模块 对YOLOv10的网络模型进行优化提升。本文以为例，目的是让网络能够学习到更深层的语义信息，并结合的渐近式融合及自适应空间融合操作，逐步整合不同层级特征，有效避免非相邻层级间因语义差距过大导致的信息丢失或降级问题，进而提高模型整体性能。AFPN: Asymptotic Feature Pyramid Network for Object Detection在目标检测中，物体尺寸不确定，单尺度特征提取会丢失信息，因此常用特征金字塔架构。但传统如等方法在融合非相邻层特征时，高

本文记录的是利用优化的检测头。通过自注意力机制能够获取全局信息，但资源占用较大。卷积操作资源占用较少，但只能根据卷积核的大小获取局部信息。通过卷积调制操作简化了自注意力机制，更有效地利用了大核卷积，在视觉识别任务中表现出较好的性能。Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition是一种用于视觉识别的新型卷积网络架构，其设计的原理和优势如下：采用金字塔结构，与和网络类似，共四个阶段，每阶段特征图分辨率不同，连续阶段间使

本文记录的是基于移动倒置瓶颈 MBConv 的 YOLOv10的检测头轻量化改进方法研究。采用了独特的倒置瓶颈结构，通过的操作以及，在高效提取特征的同时极大地降低了计算量。本文将的设计优势融入j检测头中，使其在目标检测任务中不仅能够更精准地识别各类目标，还能在计算资源有限的情况下快速响应，展现出更为卓越的实时检测能力。EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks的实现代码如下：四、创新模块4.1 改进点

本文记录的是利用PPA （并行补丁感知注意模块）改进YOLOv10的检测头。通过改进传统卷积，形成带有注意力机制的小目标检测头，使模型能够更好地关注小目标的重要信息。HCF-Net: Hierarchical Context Fusion Network for Infrared Small Object Detection采用多分支特征提取策略，通过不同分支提取不同尺度和层次的特征。利用局部、全局和串行卷积分支，对输入特征张量进行处理。通过控制 patch size参数实现局部和全局分支的区分，计算非重叠

本文利用AFPN对YOLOv10的网络模型进行优化提升。采用渐近式融合及自适应空间融合操作。通过渐近式架构，逐步整合不同层级特征，有效避免非相邻层级间因语义差距过大导致的信息丢失或降级问题，确保在多尺度特征融合过程中既能保留高层语义信息，又能融入低层细节特征。本文将应用于中，并配置了针对小目标的检测头，能显著增强模型对不同尺度目标的检测能力，使其在复杂场景下更聚焦于目标物体特征，减少背景等无关信息的影响。AFPN: Asymptotic Feature Pyramid Network for Object

在目标检测中，处理多尺度物体是一个具有挑战性的问题。虽然特征金字塔或多级特征塔是解决多尺度问题的常用方法，但在单阶段检测器中，不同尺度特征之间的不一致性限制了其性能提升。为了解决这个问题，提出了自适应空间特征融合（ASFF）模块。

SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块，用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积（strided convolution）和池化（pooling）层，它由空间到深度（Space-to-depth，SPD）层和非步长卷积（non - strided convolution）层组成。

HS - FPN结构由特征选择模块和特征融合模块组成。特征选择模块中，CA模块先处理输入特征图，经池化激活函数确定各通道权重以过滤特征图DM模块再对不同尺度特征图降维；特征融合模块中，利用SFF机制以高级特征为权重筛选低级特征语义信息后融合，提升模型检测能力。

本文记录的是利用MobileNet V4和BiFPN的YOLOv10目标检测轻量化改进方法研究。在不降低性能指标的前提下，降低计算成本。通过优化跨尺度连接和加权特征融合，能够更好地融合多尺度特征，提高特征的表达能力，融合改进后能够有效实现降参涨点。MobileNetV4: Universal Models for the Mobile Ecosystem是一系列适用于移动生态系统的通用高效模型。以下将详细介绍其轻量化设计的出发点、原理、结构和优势：： 可扩展的高效物体检测是该论文中提出的一种用于高效多尺度特

ASF-YOLO是一种基于YOLO的新颖框架，结合了空间和尺度特征以实现准确和快速的分割。其中，注意力尺度序列融合模块。

ODMamba骨干网络：由Simple Stem和Downsample Block组成。Simple Stem采用两个步长为2、内核大小为3的卷积，替代传统ViTs中用内核大小为4、步长为4的卷积划分图像块的方式，在性能和效率间达成平衡。Downsample Block包含ODSSBlock和Vision Clue Merge模块，先通过ODSSBlock学习特征，再经Vision Clue Merge模块下采样。

是一种全新的ConvNet模型家族，旨在提升纯卷积神经网络在各类下游任务中的性能。它在模型结构设计上有独特的出发点，结构原理涉及多个创新组件，并且在性能上展现出显著优势。

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

RMT模型是一种具有显式空间先验的视觉骨干网络，旨在解决中自注意力机制存在的问题。

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。