YOLOv13有效涨点改进专栏目录 | 本专栏持续更新500+篇内容 | 包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、小目标检测改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进

🔥YOLOv13有效涨点改进专栏🔥

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⭐更新时间:2025.11.20,已经更新191篇!所有改进点均可运行,持续更新中~

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🚀适用场景:PCB板检测、小目标检测、工业缺陷检测、医学检测、遥感目标检测等任务🚀

🚀适用任务:所有改进点适用【检测】,【OBB检测】,【分割】,【pose】,【分类】等🚀

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YOLO项目虚拟环境版本如下

  • Python:3.10.0  个人而言相对较好,兼容很多包
  • PyTorch:2.6.0
  • CUDA:12.1
  • python编程软件:推荐Pycharm好用,喜欢用vs code的小伙伴也可以。
  • Ultralytics:8.3.184   
  • 我对小伙伴的环境没有非常严格要求,能跑实验就好了,因为我的创新点会持续更新,可能会伴随着更新一些包,安装YOLO环境跟着的步骤文件,去执行几行命令就几分钟的事情。

试读篇

【1】YOLOv13一文弄懂 | YOLOv13网络结构解读 、yolov13.yaml配置文件详细解读与说明、YOLO虚拟环境安装、模型训练、验证、推理参数详细解析 | 通俗易懂!入门必看系列!

【2】YOLOv13改进 | 注意力改进篇 | YOLOv13引入Bi-level Routing Attention --简称BRAttention注意力模块(来自CVPR2023)所有CV任务通用改进点

【3】YOLOv13手把手训练自己的数据集教学,从源码下载,配置虚拟环境,准备数据集、训练、验证、推理测试 。实现0到1的完整教学过程。快速入门必看

🚀🚀🚀小论文、大论文必备🚀🚀🚀

【1】小论文/大论文必备 | YOLOv13数据集增强 | 引入多种数据集增强方法,支持图像和标签同步扩充增强,助力小论文和大论文实验涨点策略,平均提升模型mAP约1-2个百分点

【2】小论文/大论文必备| YOLOv13热力图可视化| 引入多种热力图可视化GradCAMPlusPlus, GradCAM, XGradCAM, EigenCAM, HiResCAM等方法,助力论文加分

【3】小论文/大论文必备 | YOLOv13绘制实验曲线对比图 | 引入多种绘制曲线对比图,包括mAP0.5,mAP0.5:0.95,Loss损失变化的曲线对比

【4】小论文/大论文必备 | YOLOv13计算模型性能 | 测试最优模型FPS指标,既可以凑实验章节工作量、又能助力论文模型性能加分。FPS值越大越好

【5】小论文/大论文必备 | 全网独家详细 揭晓YOLOv13计算COCO指标和TIDE指标 | 通过结合 COCO 与 TIDE 评价指标,使YOLOv13的评估更加全面、更加客观 ,提升论文中稿率

⭐⭐⭐全网独家创新⭐⭐⭐

后续会持续更新很多很多很多!!!

【1】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新/Conv篇 | AAAI 2025 | PConv新型风车形卷积和SPConv二次创新改进(移动风车卷积,使它充分活跃起来),增强特征提取,扩大感受野

【2】YOLOv13创新改进 | 独家Neck创新篇 | CVPR2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块,允许相关特征的激活和抑制不相关特征,涨点效果明显

【3】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | CVPR 2024 | 引入HRAMi 多尺度特征融合模块,在超分辨率、低光照增强、去雨、彩色去噪和灰度去噪等场景任务上,实现高效涨点

【4】YOLOv13创新改进 | 全网首发独家Conv创新篇 | ICCV 2025 | 引入MBRConv,通过多个不同的卷积分支提取图像的局部与全局信息,增强对小目标、遮挡目标和低质量图像的检测的鲁棒性

【5】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新 | 引入ICCV 2025 中的ConvAttn卷积化注意力,以更轻量的方式模拟自注意力的效果,助力有效涨点

【6】YOLOv13创新改进 | 全网独家Neck创新篇 | CVPR2025 | 引入RLAB残差线性注意力块,有效融合并强调多尺度特征,助力YOLOv13有效涨点(图像分割、目标检测等任务通用)三种改进

【7】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇首发 | CVPR2025 | 引入CASAB有效通道与空间注意力块,助力YOLOv13有效涨点(图像分割、目标检测等任务通用)

【8】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | AAAI2025 | 引入DTAB和GCSA创新点,通过重新设计通道和空间自注意力机制,助力YOLOv13有效涨点

【9】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇、小目标检测专属 | AAAI2025 | 引入HS-FPN中的HFP和SDP创新点,从频域增强小目标特征,淘汰FPN进行升级,助力YOLOv13有效涨点

【10】YOLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | CVPR 2023| 一种新颖的部分卷积(PConv)轻量高效, 适合图像分类、目标检测和分割等各种视觉任务

【11】YOLOv13创新改进 | 全网独家Neck改进篇 | ICME 2024 | DASI 维度感知的选择性融合模块,提升小目标显著性,助力红外小目标暴力涨点

【12】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | ICME 2024 | MDCR捕捉不同感受野范围内的空间特征,增强对小目标的判别能力,助力红外小目标检测暴力涨点

【13】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新首发、涨点改进篇 | 引入AAFM自适应对齐频率模块, 实现跨范式特征的深层对齐与融合, 在八个基准数据集上取得SOTA性能!【来自ACM 2025 顶会】

【14】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、Neck改进篇 | 引入LCA交叉注意力机制和IEL特征增强模块,助力YOLOv13低光,暗光检测高效涨点!【来自CVPR 2025 暗光增强 顶会】

【15】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | 打破常规操作,引入分层多头注意力 (HMHA) 机制, 从而捕获更具多样性的特征,含DSC3k2二次创新!来自CVPR 2025顶会

【16】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | 超强MALA幅度感知线性注意力模块,多种创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割暴力涨点 【ICCV 2025】

【17】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进篇| 引入MFM调制融合模块, LEGM局部到全局模块,二者共同合作,多种创新改进,助力YOLOv13高效涨点【CVPR 2024 顶会】

【18】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE和Neck改进篇| 引入BIEF特征交互融合模块, 促进HyperACE跨层信息的传递,助力YOLOv13高效涨点【CVPR 2024 顶会】

【19】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | ,引入SPAM光谱池化聚合调制机制, 解决视觉特征高低频分量平衡问题,适合目标检测和实例分割等密集预测任务涨点【ICCV 2023】

【20】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | 引入RCSAB残差通道空间注意力模块,助力红外小目标检测、遥感小目标检测有效涨点 【TGRS 2025顶刊论文】

【21】YOLOv13涨点改进 | 全网独家融合创新细节涨点篇 | ACM 2024顶会 | 引入FDT全域特征增强模块,有效地融合局部、区域和全局的信息来增强特征的表达能力,助力YOLOv13有效涨点!

【22】YOLOv13涨点改进 |全网独家首发细节涨点篇| ICCV 2025 | 引入MSA多尺度注意力模块,多尺度特征有助于全局感知和增强局部细节、助力小目标检测、图像分割有效涨点

【23】YOLOv13创新改进 | 全网独家特征融合Neck改进篇 | 引入DSAM双流注意力融合模块,增强小目标在遥感图像中的表达能力,从而提升小目标检测精度,来自TGRS 2025顶刊

【24】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | Arxiv2025 引入MSLA多尺度线性注意力模块,高效提取多尺度特征和建模长程依赖,助力YOLOv13有效涨点

【25】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | CVPR 2025 | 引入FDSM频率域动态地选择模块,高效融合红外和可见光多模态特征、助力YOLOv13有效涨点-(全网独家创新首发)

【26】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025 | 引入FCM特征校正融合模块,通过空间维度和通道维度的校正,助力YOLOv13有效涨点--(全网独家创新首发)

【27】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025 | 引入FFM特征融合模块,实现特征的全局交互与融合,适合小目标检测、助力YOLOv13有效涨点--(全网独家创新首发)

【28】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | Arxiv 2025 | MHAF‑YOLO,引入RepHMS高效特征提取模块,适合轻量级目标检测、小目标检测、图像分类、旋转目标检测、实例分割有效涨点

【29】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | ACM 2025 | YOLOv13引入LGLBlock大核局部-全局-局部模块,在医学图像分割和小目标检测上有效涨点改进,提取长距离语义和边缘细节信息

【30】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GCConv卷积改进YOLOv13,含GCC3k2二次创新,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息

【31】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | AAAI2024 | YOLOv13引入CFBlock增强对长程依赖和全局语义信息的建模能力,有助于提升复杂场景下小目标、遮挡目标的检测精度

【32】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换,下采样创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【33】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、暗光目标检测改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13 引入 EBlock+DBlock+FreMLP模块,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【34】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | ICLR 2025 | 引入PolaLinearAttention 极性感知线性注意力,提高了对关键区域的聚焦能力,来自哈尔滨工业大学

【35】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | CVPR 2025 | 将 TAB 模块引入 YOLOv13 可显著提升其对长距离依赖建模能力,在小目标、遮挡、密集场景下带来显著检测精度

【36】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | AAAI 2025 | 将 CEM 颜色增强模块引入 YOLOv13 ,目标检测不再惧怕雾天和低光检测、小目标检测、遥感目标检测高效涨点

【37】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICLR 2024 | YOLOv13引入MOGA多阶门控聚合模块,含多种创新改进,尤其适合细粒度目标、遮挡和噪声环境下的目标检测任务

【38】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、高效涨点改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入SHSA单头自注意力模块,减少冗余的多头注意力,轻量化改进,助力目标检测和图像分类任务高效涨点

【39】YOLOv13涨点改进 | 独家小目标涨点改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13引入ABRNet小目标检测顶刊中的:ARF自适应性感受野和MCA双向交叉轴注意力,适合小目标检测有效涨点

【40】YOLOv13涨点改进 | 图像恢复、HyperACE改进、注意力改进篇 | Arxiv 2025 | YOLOv13引入PGSSA引导的光谱自注意力,结合全局和局部光谱自注意力机制,有效涨点起飞

【41】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入FMoM频率调制融合模块,实现空间与频率的协同特征增强,助力多模态融合、小目标检测有效涨点

【42】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入AFLB自适应频率学习融合模块,自适应地强化关键频段特征,助力多模态融合、目标检测有效涨点

【43】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发、Neck特征融合改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入ADWM自适应双重加权融合模块,有效优化特征的加权与融合,减少冗余并增强目标特征

【44】YOLO13涨点改进 | 全网独家复现、小目标检测改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13引入MFAE-YOLO中的GFFP、FCPS 和 DSC3k2-FPEU创新点,涨点起飞,直接发论文

【45】YOLO13涨点改进 | 独家创新、损失函数改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 带来AIoU小目标涨点损失函数,增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度,适合复杂场景和小物体检测中有效涨点

【46】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | 使用PATConv改进YOLOv13的检测头,通过并行的卷积和注意力机制,处理小物体、遮挡物助力小目标检测和小目标分割有效涨点

【47】YOLOv13涨点改进 | 独家首发创新、Conv卷积改进篇 | AAAI 2026 | YOLOv13利用PATConv部分注意力卷积,含PATConvC3k2二次创新,轻量化改进,有效涨点改进点

【48】YOLOv13涨点改进 | 首发全网创新、主干改进篇 | AAAI 2026 | PartialNet 主干让 YOLOv13 更加强大!引入部分通道机制 和 部分注意力卷积,全方面提升了模型的性能

🔥HyperACE创新改进篇🔥

【1】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进篇| 引入MFM调制融合模块, LEGM局部到全局模块,二者共同合作,多种创新改进,助力YOLOv13高效涨点【CVPR 2024 顶会】

【2】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE和Neck改进篇| 引入BIEF特征交互融合模块, 促进HyperACE跨层信息的传递,助力YOLOv13高效涨点【CVPR 2024 顶会】

【3】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | 超强MALA幅度感知线性注意力模块,多种创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割暴力涨点 【ICCV 2025】

【4】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE、注意力改进篇 | 引入MSCA多尺度稀疏交叉聚合,GCBAM分组注意力,助力遥感目标检测、图像分类任务有效涨点 【TGRS 2025顶刊】

【5】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | 引入CAA上下文锚点注意力模块,多种创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割暴力涨点 【CVPR 2024顶会】

【6】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | 引入RCSAB残差通道空间注意力模块,助力红外小目标检测、遥感小目标检测有效涨点 【TGRS 2025顶刊论文】

【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | Arxiv2025 引入MSLA多尺度线性注意力模块,高效提取多尺度特征和建模长程依赖,助力YOLOv13有效涨点

【8】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | MICCAI医学顶会、给 YOLOv13 装上 DSSA,让注意力“有选择地变聪明”!小目标检测-更稳、更准、更狠!

【9】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | TGRS2025顶刊、利用GMM和LMM两个创新点,“遥感图像小目标检测神器!助力YOLOv13效果更惊艳”

【10】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025| 引入RCSSC残差列空间自校正模块,含多种创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【11】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2025| 引入LRSA局部区域自注意力模块,能提升其在细节捕捉、小目标检测和长距离依赖建模方面的能力

【12】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入TSFA选择性融合注意力,含多种创新改进,助力小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【13】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入KSFA多核选择性融合注意力,有效提取和融合最相关特征,助力小目标检测有效涨点

【14】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入TSSA一种新的注意力模块,适合多尺度处理和复杂场景的高效特征提取

【15】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入FSSA傅里叶域稀疏自注意力,助力遥感小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【16】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进,注意力改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入PTIM并行标记交互模块,增强全局上下文信息捕捉,适合红外小目标检测有效涨点

【17】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进,注意力改进篇 | ICML 2024 | YOLOv13引入SLAB简化线性注意力,轻量高效即插即用,适合各种目标检测、图像分类高效涨点

【18】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | ECCV 2024 | YOLOv13引入Agent Attention代理注意力模块,兼顾 Softmax 和线性注意力优点

【19】YOLOv13涨点改进 | 图像恢复、HyperACE改进、注意力改进篇 | Arxiv 2025 | YOLOv13引入PGSSA引导的光谱自注意力,结合全局和局部光谱自注意力机制,有效涨点起飞

【20】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2024 | YOLOv13引入HIFA全局信息融合增强模块、含多种改进,助力目标检测、医学图像分割、图像分类有效涨点

【21】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入MaSA曼哈顿自注意力、含多种改进,助力目标检测、图像分割、图像分类有效涨点

🔥Conv卷积改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 引入 DEConv细节增强卷积模块, 能够恢复更多细节信息,含DEC3k2二次创新,提升小目标检测精度(全网独家创新)来自TIP 2024顶刊

【2】YOLOv13改进 | Conv篇 | YOLOv13引入AKConv卷积和AKC3k2创新改进(既轻量又提点),适合小目标检测、实例分割、图像分类等任务通用


【3】YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 含2种改进,引入DynamicConv替换DSConv卷积下采样和DSC3k2_DynamicConv替换DSC3k2(来自CVPR2024)

【4】YOLOv13涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | YOLOv13引入SPDConv卷积特征无损下采样模块,增加适合YOLOv13小目标检测P2层改进(助力小目标任务高效涨点)

【5】YOLOv13涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | AAAI 2025 两个轻量级FCM和MKP模块, FBRT-YOLOv13助力无人机航拍任务VisDrone、UAVDT和AI-TOD高效涨点

【6】YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 含2种改进,YOLOv13引入LDConv卷积和二次创新LDC3k2模块改进DSC3k2,全网独家创新(来自SCI 2024)

【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新/Conv篇 | AAAI 2025 | PConv新型风车形卷积和SPConv二次创新改进(移动风车卷积,使它充分活跃起来),增强特征提取,扩大感受野

【8】YOLOv13涨点改进 | 注意力Conv篇 | 引入RFAConv一种新的感受野注意力卷积模块(提高特征提取的精确性)和RFAC3k2二次创新模块,这个是中文核心(北核、南核)发文常客,又好用又涨点

【9】YOLOv13涨点改进 | Conv篇 | CVPR2023| YOLOv13添加SCConv空间和通道重构卷积(既轻量又涨点,助力于小目标任务涨点)

【10】YOLOv13创新改进 | 全网首发独家Conv创新篇 | ICCV 2025 | 引入MBRConv,通过多个不同的卷积分支提取图像的局部与全局信息,增强对小目标、遮挡目标和低质量图像的检测的鲁棒性

【11】OLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | ECCV 2024| YOLOv13添加WTConv小波卷积, 能够更有效地捕捉局部和全局特征, 助力高效涨点

【12】YOLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | CVPR 2023| 一种新颖的部分卷积(PConv)轻量高效, 适合图像分类、目标检测和分割等各种视觉任务

【13】YOLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | CVPR 2024 | 一种新颖的可变形卷积DCNv4,效果吊打DCNv3、DCNv2等可变形卷积,助力图像分类、目标检测和分割等各种视觉任务涨点

【14】YOLOv13涨点改进 | 全网独家Conv改进篇 | SCI 一区 2025 | FourierConv卷积增强YOLOv13的全局感知,细节复原,实现更精确的目标检测性能

【15】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发Conv改进篇 | Arxiv 2025 | 引入一种新的WConv加权卷积改进YOLOv13,含WC3k2二次创新,显著提升其特征提取能力和目标检测精度

【16】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发Conv改进篇 | CVPR2024 | 引入SFSConv空间频率选择卷积改进YOLOv13,含SFSC3k2二次创新,空间频率特征协同作用,检测性能全面提升

【17】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发Conv改进篇 | SCI一区2025 | 引入轻量级CGHalfConv通道分组半卷积模块,更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息,有效提升检测精度

【18】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GCConv卷积改进YOLOv13,含GCC3k2二次创新,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息

【19】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入FDConv频率动态卷积改进YOLOv13,含FDC3k2二次创新,小目标检测,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息

【20】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GBConv瓶颈卷积改进YOLOv13,含GSConv二次创新模块,助力细小目标或复杂形态目标的检测中高效涨点

【21】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | ICCV 2025 | 引入MRFAConv多尺度感受野注意力卷积改进YOLOv13,助力小目标检测、大目标检测检测、分割、分类任务高效涨点

【22】YOLOv13涨点改进 | 全网独家Conv改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入MSGDC多尺度分组膨胀卷积模块,助力小目标检测、大目标检测检测、图像分割、图像分类任务高效涨点

【23】YOLOv13涨点改进 | 全网独家Conv改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入IDConv大核分解卷积模块,轻量化改进,含IDC3k2和INBC3k2二次创新改进、助力有效涨点

【24】YOLOv13涨点改进 | 全网首发、Conv卷积改进篇 | AAAI 2026 | YOLOv13利用Strip R-CNN中的StripConv条形卷积,提升遥感小目标检测、图像分类、分割有效涨点

【25】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Conv卷积改进篇 | CVPR 2024 | 引入FADC频率自适应膨胀卷积,提升特征提取能力、扩大感受野、减少伪影,助力小目标检测,遥感目标检测有效涨点

【26】YOLOv13涨点改进 | 独家首发创新、Conv卷积改进篇 | AAAI 2026 | YOLOv13利用PATConv部分注意力卷积,含PATConvC3k2二次创新,轻量化改进,有效涨点改进点

🔥注意力改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | 独家创新篇 | YOLOv13引入EMCAM有效多尺度卷积注意力模块,增强保留上下特征信息,助力于医学图像分割任务,涨点推荐(来自CVPR2024顶会)

【2】YOLOv13涨点改进 | 注意力改进篇 | YOLOv13引入MSDA多尺度空洞注意力模块,多种视觉任务上均实现了领先的SOTA性能(来自TMM 2023)

【3】YOLOv13涨点改进 | 注意力改进篇-图像去雾 | YOLOv13引入FCAttention捕捉全局和局部信息交互,即插即用注意力模块(来自2024 SCI 一区)

【4】YOLOv13改进 | 注意力改进篇 | YOLOv13引入Bi-level Routing Attention --简称BRAttention注意力模块(来自CVPR2023)所有CV任务通用改进点

【5】YOLOv13创新改进 | 注意力改进篇 | 手把手教你在YOLOv13上使用LSKAttention大核注意力机制(助力小目标检测极限涨点)含三种创新改进点

【6】YOLOv13创新改进 | 注意力篇 | YOLOv13上引入EMA高效多尺度注意力模块,优于多种现有注意力机制(助力图像分类和目标检测等任务通用)含三种创新改进点,ICASSP2023中稿论文

【7】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新 | 引入ICCV 2025 中的ConvAttn卷积化注意力,以更轻量的方式模拟自注意力的效果,助力有效涨点

【8】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇首发 | CVPR2025 | 引入CASAB有效通道与空间注意力块,助力YOLOv13有效涨点(图像分割、目标检测等任务通用)

【9】YOLOv13创新改进 | 注意力改进篇 | MSCA多尺度卷积注意力模块,有效聚合全局上下文信息,处理细节和高分辨率图像时表现出色,进一步探索 CNN 的潜力,助力YOLOv13有效涨点

【10】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | AAAI2025 | 引入DTAB和GCSA创新点,通过重新设计通道和空间自注意力机制,助力YOLOv13有效涨点

【11】YOLOv13创新改进 | 注意力改进篇 | ICME 2024 | PPA并行感知块注意力模块,增强小目标特征感知能力,红外小目标任务暴力涨点

【12】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | 打破常规操作,引入分层多头注意力 (HMHA) 机制, 从而捕获更具多样性的特征,含DSC3k2二次创新!来自CVPR 2025顶会

【13】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | 超强MALA幅度感知线性注意力模块,多种创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割暴力涨点 【ICCV 2025】

【15】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE、注意力改进篇 | 引入MSCA多尺度稀疏交叉聚合,GCBAM分组注意力,助力遥感目标检测、图像分类任务有效涨点 【TGRS 2025顶刊】

【16】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | 引入SPAM光谱池化聚合调制机制, 解决视觉特征高低频分量平衡问题,适合目标检测和实例分割等密集预测任务涨点,【ICCV 2023】

【17】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发细节涨点篇 | ICCV 2025 | 引入MSA多尺度注意力模块,多尺度特征有助于全局感知和增强局部细节、助力小目标检测、图像分割有效涨点

【18】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | MICCAI医学顶会、给 YOLOv13 装上 DSSA,让注意力“有选择地变聪明”!小目标检测-更稳、更准、更狠!

【19】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025| 引入RCSSC残差列空间自校正模块,含多种创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【20】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2025| 引入LRSA局部区域自注意力模块,能提升其在细节捕捉、小目标检测和长距离依赖建模方面的能力

【21】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | ICLR 2025 | 引入PolaLinearAttention 极性感知线性注意力,提高了对关键区域的聚焦能力,来自哈尔滨工业大学

【22】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | Arxiv 2025 | 引入轻量级群体注意力(LWGA)模块,可以显著提高其多尺度物体检测能力,特别是在小物体和复杂背景下的表现

【23】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入TSFA选择性融合注意力,含多种创新改进,助力小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【24】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入KSFA多核选择性融合注意力,有效提取和融合最相关特征,助力小目标检测有效涨点

【25】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入TSSA一种新的注意力模块,适合多尺度处理和复杂场景的高效特征提取

【26】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入SSA序列打乱注意力模块,含MSCSA二次创新模块、助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【27】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入FSSA傅里叶域稀疏自注意力,助力遥感小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【28】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进,注意力改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入PTIM并行标记交互模块,增强全局上下文信息捕捉,适合红外小目标检测有效涨点

【29】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进,注意力改进篇 | ICML 2024 | YOLOv13引入SLAB简化线性注意力,轻量高效即插即用,适合各种目标检测、图像分类高效涨点

【30】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | ECCV 2024 | YOLOv13引入Agent Attention代理注意力模块,兼顾 Softmax 和线性注意力优点

【31】YOLOv13涨点改进 | 图像恢复、HyperACE改进、注意力改进篇 | Arxiv 2025 | YOLOv13引入PGSSA引导的光谱自注意力,结合全局和局部光谱自注意力机制,有效涨点起飞

【32】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2024 | YOLOv13引入HIFA全局信息融合增强模块、含多种改进,助力目标检测、医学图像分割、图像分类有效涨点

【33】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入MaSA曼哈顿自注意力、含多种改进,助力目标检测、图像分割、图像分类有效涨点

【34】YOLOv13涨点改进 | 独家HyperACE改进、注意力改进篇 | TGRS 2025 | 引入GLVMamba中的SCPP尺度感知上下文金字塔池化、助力目标检测、医学图像分割、图像分类有效涨点

🔥Backbone/主干网络改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇 | YOLOv13引入CVPR 2024顶会中的PKINet主干网络改进点,助力于遥感小目标检测任务极限涨点,全网独家创新

【2】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13 更换MambaOut主干,适合图像分类、目标检测和图像分割等任务、不用mamba也能高效涨点

【3】YOLOv13涨点改进 | 轻量化、主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13更换StarNet主干,适合图像分类、目标检测和图像分割等任务、星星卷积虽小,却蕴藏着巨大的高效潜力

【4】YOLOv13涨点改进 | 轻量级网络,主干改进篇 | CVPR 2023 | YOLOv13更换LSKNet主干,针对遥感目标检测中微小目标检测

【5】YOLOv13涨点改进 | 独家主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13利用UniRepLKNet主干,利用大核卷积“看得广而不深”的特性,助力目标检测、图像分类、图像分割有效涨点

【6】YOLOv13涨点改进 | 独家主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13利用InceptionNeXt主干,将大核深度卷积分解为四个并行分支,在提升性能的同时显著降低计算效率

【7】YOLOv13涨点改进 | 独家主干改进篇 | CVPR 2023 | YOLOv13利用ConvNeXt V2 主干,采用两个重要增强模块设计,助力目标检测、图像分类、图像分割有效涨点

【8】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发 主干改进篇 | TGRS 2025 | RepViT-TD,告别庞大骨干!YOLOv13 + RepViT-TD轻量又强大,实现更快更准的小目标检测!

【9】YOLOv13涨点改进 | 全网首发、主干改进篇 | AAAI 2026 | StripNet 主干让 YOLOv13 更加强大!利用 StripNet的条形卷积,提升遥感目标检测有效涨点、高效发论文

【10】YOLOv13涨点改进 | 首发全网创新、主干改进篇 | AAAI 2026 | PartialNet 主干让 YOLOv13 更加强大!引入部分通道机制 和 部分注意力卷积,全方面提升了模型的性能

🔥Neck 特征融合改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | 高效涨点,YOLOv13利用CDFA对比度特征聚合模块,适用于目标检查,图像分割,图像增强(全网独家创新)来自AAAI2025顶会

【2】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | YOLOv13引入 CGAFusion高频与低频特征融合模块(全网独家创新)来自TIP 2024顶刊

【3】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入SAD尺寸感知解码器模块,适用于目标检查,图像分割,图像增强(全网独家创新)来自AAAI2025顶会

【4】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | YOLOv13引入PSFM高频与低频特征融合模块,助力高效涨点发论文(全网独家创新)

【5】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | YOLOv13引入CAFMFusion高频与低频特征融合模块(全网独家创新)二次创新模块

【6】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入ASF-YOLO中的SSFF、TFE和CPAM三个模块用于医学图像分割,含三种创新改进点(助力于小目标检测和分割高效涨点)

【7】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入 BiFPN双向特征金字塔网络,显著提升了多尺度特征融合效率

【8】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入SDI多尺度融合模块助力于小目标检测和图像分割涨点

【9】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新/Neck改进篇 | YOLOv13引入DAMO-YOLO中的RepGFPN改进,助力于通用型、轻量级、高效型目标检测

【10】YOLOv13创新改进 | 独家Neck创新篇 | CVPR2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块,允许相关特征的激活和抑制不相关特征,涨点效果明显

【11】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | CVPR 2024 | 引入HRAMi 多尺度特征融合模块,在超分辨率、低光照增强、去雨、彩色去噪和灰度去噪等场景任务上,实现高效涨点

【12】YOLOv13创新改进 | 全网独家Neck创新篇 | CVPR2025 | 引入RLAB残差线性注意力块,有效融合并强调多尺度特征,助力YOLOv13有效涨点(图像分割、目标检测等任务通用)三种改进

【13】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、Neck改进篇 | 引入LCA交叉注意力机制和IEL特征增强模块,助力YOLOv13低光,暗光检测高效涨点!【来自CVPR 2025 暗光增强 顶会】

【14】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE、注意力改进篇 | 引入MSCA多尺度稀疏交叉聚合,GCBAM分组注意力,助力遥感目标检测、图像分类任务有效涨点 【TGRS 2025顶刊】

【15】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE和Neck改进篇| 引入BIEF特征交互融合模块, 促进HyperACE跨层信息的传递,助力YOLOv13高效涨点【CVPR 2024 顶会】

【16】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进篇| 引入MFM调制融合模块, LEGM局部到全局模块,二者共同合作,多种创新改进,助力YOLOv13高效涨点【CVPR 2024 顶会】

【17】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | MASAG多尺度自适应空间注意力门控融合,选择性地突出空间相关特征,有效提取局部和全局特征,助力小目标检测有效涨点 ,来自BMVC 2024

【18】YOLOv13创新改进 | 全网独家特征融合Neck改进篇 | 引入DSAM双流注意力融合模块,增强小目标在遥感图像中的表达能力,从而提升小目标检测精度,来自TGRS 2025顶刊

【19】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、特征融合Neck改进篇 | TGRS2025顶刊 | 利用多尺度全局-局部特征融合模块MGLFM二次创新模块,助力YOLOv13有效涨点

【20】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新首发、特征融合Neck改进篇 | SCI 一区 2025 | 通道拼接融合已过时!用 DPCF 给 YOLOv13 加了“放大镜”,小目标检测终于被看见!

【21】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新首发、特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025一区 | YOLOv13全新升级!淘汰超图计算,使用MSAM模块带来超强目标检测能力

【22】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | CVPR 2025 | 引入FEFM和二次创新CFEM交叉融合增强模块,适合小目标检测、助力YOLOv13有效涨点-(全网独家创新首发)

【23】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | CVPR 2025 | 引入FDSM频率域动态地选择模块,高效融合红外和可见光多模态特征、助力YOLOv13有效涨点-(全网独家创新首发)

【24】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025 | 引入FCM特征校正融合模块,通过空间维度和通道维度的校正,助力YOLOv13有效涨点--(全网独家创新首发)

【25】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025 | 引入FFM特征融合模块,实现特征的全局交互与融合,适合小目标检测、助力YOLOv13有效涨点--(全网独家创新首发)

【26】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、特征融合改进篇| TGRS 2025 顶刊| 引入IIA信息集成注意力融合模块, 助力YOLOv13高效涨点,适合各种目标检测任务、CV任务通用

【27】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、Neck改进篇 | AAAI 2025 | YOLOv13引入BGBFusion双色引导桥特征融合模块,在多模态检测、小目标、遮挡、密集场景下带来显著检测精度

【28】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、Neck改进篇 | TCSVT2025 | YOLOv13引入BFEFusion边界引导特征增强融合模块,在多模态检测、小目标检测、图像分割等任务有效涨点

【29】YOLOv13涨点改进 | 小目标检测、特征融合改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入CSFM上下文选择融合模块,适合多模态检测、红外小目标检测、小目标检测、遥感目标检测等任务有效涨点

【30】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入FMoM频率调制融合模块,实现空间与频率的协同特征增强,助力多模态融合、小目标检测有效涨点

【31】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入AFLB自适应频率学习融合模块,自适应地强化关键频段特征,助力多模态融合、目标检测有效涨点

【32】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发、Neck特征融合改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入ADWM自适应双重加权融合模块,有效优化特征的加权与融合,减少冗余并增强目标特征

【33】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | TGRS 2024 | 引入 EFC增强跨层特征相关创新点,含MSEF(多尺度有效融合模块)二次创新模块,助力遥感目标检测涨点

🔥细节涨点改进篇🔥

【1】YOLOv13改进 | 细节涨点篇 | YOLOv13引入HWD小波下采样模块,而不会显著增加计算开销,(适合小目标分割任务、小目标检测任务), 源自SCI一区

【2】YOLOv13涨点改进 | 细节涨点改进篇 | 引入CARAFE上采样模块 ,改善了传统上采样过程中的细节保留和重建质量,一种轻量级、高效的特征上采样改进。

【3】YOLOv13创新改进 | 细节涨点改进篇 | 引入SRFD 浅层下采样和DRFD深层下采样,提高特征稳健性(在图像分类、小目标检测和语义分割等任务上高效涨点)来自TGRS 2023顶刊论文

【4】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新首发、涨点改进篇 | 引入AAFM自适应对齐频率模块, 实现跨范式特征的深层对齐与融合, 在八个基准数据集上取得SOTA性能!【来自ACM 2025 顶会】

【5】YOLOv13涨点改进 | 上采样细节涨点篇 | ACM 2024| 引入WFU小波特征上采样模块,通过无损分解和单独处理高低频分量特征,重构上采样阶段的高频细节与轮廓特征、助力小目标检测有效涨点

【6】YOLOv13涨点改进 | 独家下采样细节涨点篇 | ACM 2024 | 引入WFD小波特征下采样模块,保留更多细节信息,减少特征丢失、助力小目标检测、遥感小目标检测、图像分割有效涨点

【7】YOLOv13涨点改进 | 独家下采样创新改进篇 | ICCV 2023 | YOLOv13引入RepConvStem优化了特征提取,减少计算复杂度、内存占用和加速推理速度,有助于提升目标检测性能

【8】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换,下采样创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【9】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | CVPR 2025 | 引入二次创新SCEU 移动有效上采样模块,下,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点

【10】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入EDFFN高效鉴别频域模块,保留关键频率信息,助力各种目标检测、图像分类、实例分割任务有效涨点

【11】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | WACV 2025 | YOLOv13引入SEFN空间增强前馈模块,有效补充了长程依赖建模中的局部空间感知缺陷,各种CV任务有效涨点

【12】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | CVPR 2025 | 将 TAB 模块引入 YOLOv13 可显著提升其对长距离依赖建模能力,在小目标、遮挡、密集场景下带来显著检测精度

【13】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | AAAI 2025 | 将 CEM 颜色增强模块引入 YOLOv13 ,目标检测不再惧怕雾天和低光检测、小目标检测、遥感目标检测高效涨点

【14】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICLR 2024 | YOLOv13引入MOGA多阶门控聚合模块,含多种创新改进,尤其适合细粒度目标、遮挡和噪声环境下的目标检测任务

【15】YOLOv13涨点改进 | 细节涨点改进篇-暗光增强 | CVPR 2024 | YOLOv13引入HLFD高低频分解模块,分别高效处理高频和低频信息,含多种创新改进,适合低光特殊环境下的目标检测任务

【16】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICML 2024 | YOLOv13引入ICB交互式卷积模块和ASB自适应频谱模块,助力目标检测、异常检测有效涨点、含多种创新改进点

【17】YOLOv13涨点改进 | 独家下采样创新改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入WTFD小波变换特征分解下采样模块,适合遥感图像分割任务、遥感目标检测任务有效涨点

🔥Head/检测头改进篇🔥

【1】OLOv13改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv13检测头,自适应空间特征融合模块,在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

【2】YOLOv13改进 | 检测头Head改进篇 | 利用DynamicConv高效动态卷积改进YOLOv13检测头,DyHead通过增强检测头操作,提高模型目标检测的精度

【3】YOLOv13改进 | 检测头Head改进篇 | 利用RFAConv感受野注意力卷积改进YOLOv13检测头,RFAHead感受野注意检测头,助力小目标检测高效涨点

【4】YOLOv13改进 | 全网独家 检测头Head创新改进篇 | 利用DCNv4可变形卷积改进YOLOv13检测头,DCNv4Head可变形卷积检测头,轻量高效改进、助力YOLOv13高效涨点

【5】YOLOv13涨点改进 | 独家检测头Head改进篇 | 引入DSConv让 YOLOv13 更聪明的关键:一颗会‘游走’的动态蛇检测头DSCHead,助力小目标检测和小目标分割有效涨点

【6】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | 使用PATConv改进YOLOv13的检测头,通过并行的卷积和注意力机制,处理小物体、遮挡物助力小目标检测和小目标分割有效涨点

【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLOv13的检测头,处理小物体、遮挡小目标检测有效涨点

🔥全网独家多种改进点组合 /高效发小论文🔥

【1】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | ICME 2024 | MDCR捕捉不同感受野范围内的空间特征,增强对小目标的判别能力,助力红外小目标检测暴力涨点

【2】YOLOv13涨点改进 | 全网独家融合创新细节涨点篇 | ACM 2024顶会 | 引入FDT全域特征增强模块,有效地融合局部、区域和全局的信息来增强特征的表达能力,助力YOLOv13有效涨点!

【3】YOLOv13涨点改进 | 全网独家组合多种创新改进篇 | TGRS 2025 | 将FCM与FFM联合应用于YOLOv13,实现特征“校正+融合”,助力小目标检测高效涨点(独家首发改进、可以发论文)

【4】YOLO13涨点改进 | 全网独家复现、小目标检测改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13引入MFAE-YOLO中的GFFP、FCPS 和 DSC3k2-FPEU创新点,涨点起飞,直接发论文

🔥小目标检测涨点改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | YOLOv13引入SPDConv卷积特征无损下采样模块,增加适合YOLOv13小目标检测P2层改进(助力小目标任务高效涨点)

【2】YOLOv13涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | AAAI 2025 两个轻量级FCM和MKP模块, FBRT-YOLOv13助力无人机航拍任务VisDrone、UAVDT和AI-TOD高效涨点

【3】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇、小目标检测专属 | AAAI2025 | 引入HS-FPN中的HFP和SDP创新点,从频域增强小目标特征,淘汰FPN进行升级,助力YOLOv13有效涨点

【4】YOLOv13创新改进 | 全网独家Neck改进篇 | ICME 2024 | DASI 维度感知的选择性融合模块,提升小目标显著性,助力红外小目标暴力涨点

【5】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | ICME 2024 | MDCR捕捉不同感受野范围内的空间特征,增强对小目标的判别能力,助力红外小目标检测暴力涨点

【6】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、涨点改进篇 | TGRS2024 遥感小目标检测顶刊、让 YOLOv13 不再忽略“小目标”检测—全新“小目标克星” FFCA-YOLOv13 发布!

【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | TGRS2025顶刊、利用GMM和LMM两个创新点,“遥感图像小目标检测神器!助力YOLOv13效果更惊艳”

【8】YOLOv13涨点改进 | 独家创新Neck改进篇 | 给yolov13分别增加P2小目标检测层和P6大目标检测层

【9】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | Arxiv 2025 | MHAF‑YOLO,引入RepHMS高效特征提取模块,适合轻量级目标检测、小目标检测、图像分类、旋转目标检测、实例分割有效涨点

【10】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | ACM 2025 | YOLOv13引入LGLBlock大核局部-全局-局部模块,在医学图像分割和小目标检测上有效涨点改进,提取长距离语义和边缘细节信息

【11】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | AAAI2024 | YOLOv13引入CFBlock增强对长程依赖和全局语义信息的建模能力,有助于提升复杂场景下小目标、遮挡目标的检测精度

【12】YOLOv13涨点改进 | 小目标检测、特征融合改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入CSFM上下文选择融合模块,适合多模态检测、红外小目标检测、小目标检测、遥感目标检测等任务有效涨点

【13】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进,注意力改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入PTIM并行标记交互模块,增强全局上下文信息捕捉,适合红外小目标检测有效涨点

【14】YOLOv13涨点改进 | 独家小目标涨点改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13引入ABRNet小目标检测顶刊中的:ARF自适应性感受野和MCA双向交叉轴注意力,适合小目标检测有效涨点

【15】YOLO13涨点改进 | 独家创新、损失函数改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 带来AIoU小目标涨点损失函数,增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度,适合复杂场景和小物体检测中有效涨点

【16】YOLO13涨点改进 | 全网独家复现、小目标检测改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13引入MFAE-YOLO中的GFFP、FCPS 和 DSC3k2-FPEU创新点,涨点起飞,直接发论文

🔥损失函数改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | 最全损失函数改进篇 | SIoU 、WIoU、GIoU、DIoU、EIOU、CIoU, InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数

【2】YOLO13涨点改进| 损失函数改进篇 |AAAI 2025| 一种小目标检测SDLoss损失函数,解决现有损失函数对不同目标尺度敏感度不足的局限,提高了网络检测不同尺度目标的敏感能力,助力高效涨点

【3】YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入NWDLoss损失函数,提高小目标检测精度,小目标检测任务专属改进,详细使用步骤

【4】YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss损失函数,适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务,详细使用步骤

【5】YOLOv13涨点改进 | 独家小目标涨点、损失函数改进篇 | 引入MPDIoU损失函数,适合目标密重叠的特殊情况,一种高效准确的边界框回归损失函数,优于现有损失函数的性能,助力YOLOv13有效涨点

【6】YOLOv13涨点改进 | 独家小目标涨点、损失函数改进篇 | 引入ATFLoss损失函数,适合小目标检测,解决检测目标与背景失衡问题,助力YOLOv13轻松有效涨点,高效发论文

【7】YOLO13涨点改进 | 独家创新、损失函数改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 带来AIoU小目标涨点损失函数,增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度,适合复杂场景和小物体检测中有效涨点

🔥YOLO结合Mamba 最新热点改进篇🔥

【1】YOLOv13涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv13-T,利用 SSM 的高效全局建模能力,面向轻量级、实时性极强的目标检测

【2】YOLOv13涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv13-B,利用SSM的高效全局建模能力,平衡性能与效率,适合各种目标检测任务!

【3】YOLOv13涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv13-L,利用SSM的高效全局建模能力,追求精度效率,适合各种目标检测任务!

【4】YOLOv13涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv13-Segment,适合图像分割任务,独家创新改进!

【5】YOLOv13涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | CVPR 2025 | 引入EfficientViM 新型轻量级视觉Mamba,高效捕捉全局依赖,含二次创新、适合目标检测任务

模型轻量化改进篇

【1】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇、轻量化改进 | YOLOv13更换主干Backbone之MobileNetV1(轻量化主干网络结构)

【2】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇、轻量化改进 | YOLOv13 更换主干Backbone之MobileNetV2(轻量化主干网络结构--高效轻量移动模型)

【3】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇 | YOLOv13 更换主干Backbone之MobileNetV3(轻量化主干网络结构--在移动分类、检测和分割任务上的表现很好,快拿去跑实验吧)

【4】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇 | YOLOv13 更换主干Backbone之MobileNetV4,轻量化主干网络结构-2024年最新的移动端网络

【5】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、高效涨点改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入SHSA单头自注意力模块,减少冗余的多头注意力,轻量化改进,助力目标检测和图像分类任务高效涨点

<think>嗯,用户想了解YOLOv11的改进方法和技术分析。从用户提供的引用资料来看,YOLOv11是在YOLOv8基础上改进的,主要改进包括网络结构、注意力机制特征融合等方面。 用户引用了四资料,其中提到YOLOv11的改进方法包括BIMAPFN、BiFPN、CaFormer等模块,这些都属于深度学习目标检测领域的前沿技术。用户可能是个研究人员或开发者,想要了解如何在实际项目中应用这些改进。 从技术角度看,YOLOv11的改进主要集中在三个方向:一是特征融合模块的优化,比如BiFPN这种双向特征金字塔网络;二是注意力机制的引入,如SEAMHead这种空间和通道注意力模块;三是卷积操作的改进,像AKConv这种自适应核卷积。这些改进都能提升模型对多尺度目标的检测能力。 用户提供的引用中还提到一些具体实现细节,比如Detect_ASFF模块用于解决特征图对齐问题,PA模块可能指位置注意力。有趣的是引用中提到YOLOv11训练速度更快,这个特性对实际部署很有价值。 考虑到用户可能是想在自己的项目中应用这些技术,在回答时应该突出实用价值。比如BiFPN可以提升小目标检测,CGLU门控机制能增强特征表达能力。同时要注意提醒用户,这些改进可能需要调整超参数才能达到最佳效果。 用户没有明确说应用场景,但既然关注改进方法,可能是想提升现有模型的精度或速度。在回答中应该给出具体的技术路径,比如如何替换原始YOLO的某个模块。引用中提到的轻量化方向也值得强调,特别是MobileNetV4和A-Down这类设计。</think>好的,我们来详细分析一下 YOLOv11 的改进方法和技术要。基于提供的引用信息,YOLOv11 被描述为在 YOLOv8 基础上的改进版本,主要聚焦于提升训练速度、精度(mAP)以及模型轻量化和性能优化。 **核心改进方向与技术分析:** 1. **更高效的特征融合网络 (BiFPN):** * **技术:** 采用双向特征金字塔网络 (Bidirectional Feature Pyramid Network)。与传统的 FPN 或 PANet 相比,BiFPN 通过跨尺度连接和特征加权融合,更有效地融合不同尺度的特征图。 * **优势:** 显著提升模型对多尺度目标(尤其是小目标)的检测能力,同时保持较高的计算效率。引用[2]中明确提到 `BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network)` 和 `BiFPN for YOLOv8n`。 * **效果:** 提升检测精度 (mAP),特别是在复杂场景中。 2. **引入先进的注意力机制:** * **技术:** 集成了多种注意力模块,旨在让模型更聚焦于图像中重要的区域和特征通道。引用的模块包括: * **BiFormer(big):** 一种高效的 Transformer 或类 Transformer 注意力模块,可能用于捕捉长距离依赖关系。 * **SEAMHead (Spatial and Channel-wise Attention Module Head):** 在检测头同时应用空间注意力和通道注意力,增强对目标关键部位和重要特征通道的感知。 * **CaFormer with CGLU:** 结合了类似 Transformer 的结构 (CaFormer) 和条件门控线性单元 (CGLU),可能用于更精细的特征选择和调制。 * **ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling):** 利用不同膨胀率的空洞卷积并行捕获多尺度上下文信息,增强模型对目标尺度的鲁棒性。 * **ACmix(big):** 可能指融合卷积和自注意力优势的混合模块。 * **Aggregated Attention Module:** 泛指聚合了多种注意力方式的模块。 * **优势:** 显著提升特征表示能力,抑制背景噪声,提高目标定位和分类的准确性,从而提升 mAP。 * **效果:** 提升检测精度,特别是对遮挡、小目标和复杂背景的目标。 3. **主干网络 (Backbone) 优化:** * **技术:** * **MobileNetV4:** 集成轻量级且高效的 MobileNetV4 作为主干网络选项,显著降低模型参数量和计算量。 * **其他改进:** 可能包含对原有 CSPDarknet 主干的优化,如引入更高效的残差结构、激活函数或轻量化卷积操作(如深度可分离卷积)。 * **优势:** 实现模型的轻量化,提高推理速度,使其更易于部署在资源受限的边缘设备上。MobileNetV4 的引入是轻量化的关键策略之一。 * **效果:** 降低模型复杂度,加速推理,保持或轻微提升精度。 4. **检测头 (Head) 改进:** * **技术:** * **Detect_ASFF:** 自适应空间特征融合 (Adaptive Spatial Feature Fusion),通过学习不同特征层融合的权重,解决不同尺度特征图语义信息不一致的问题,优化检测头输入的特征质量。 * **ASF-P2 (Adaptive Spatial Fusion with P2):** 可能特指在 P2(高分辨率特征图)层应用自适应空间融合。 * **PA (可能指 Position Attention):** 位置注意力模块,增强模型对目标空间位置的感知。 * **AlIFRep (Adaptive Leaky Integrate-and-Fire Repeated):** 一种受生物启发的脉冲神经网络结构?可能用于构建更高效的时序处理或特征提取层(此需更多信息确认具体应用方式)。 * **优势:** 提升检测头对目标位置和类别的预测精度,优化特征融合策略,解决特征不对齐问题。 * **效果:** 提升定位精度 (IoU) 和分类精度。 5. **卷积操作的创新:** * **技术:** * **AKConv (Adaptive Kernel Convolution):** 自适应核卷积,能够根据输入动态调整卷积核的形状或参数,理论上能更好地适应不同形状的目标。 * **A-Down (Adaptive Down-sampling):** 自适应下采样,可能指更智能的下采样策略(如可学习下采样),减少信息损失。 * **优势:** 提供更灵活的特征提取方式,减少固定卷积核的局限性,提升特征提取效率。 * **效果:** 潜在提升特征提取能力,可能提升精度和/或效率。 6. **其他模块与结构:** * **BIMAPFN (Bi-directional Multi-scale Attention Pyramid Fusion Network):** 结合了双向连接、多尺度处理和注意力机制的金字塔特征融合网络,是特征融合的高级形式。 * **AdditiveBlock with CGLU:** 使用 CGLU 门控机制的加性块,可能用于构建更强大的特征变换模块。 * **ese (可能指 ECA, SE 变种):** 高效的通道注意力模块。 * **ASF-DySample (Adaptive Spatial Fusion with Dynamic Sampling):** 结合动态采样的自适应空间融合。 * **YOLOv8n with Attention:** 在轻量级 YOLOv8n 模型基础上集成注意力机制,实现精度与速度的更好平衡。 **总结与关键优势:** 1. **性能提升:** 通过引入 BiFPN、多种先进注意力机制(BiFormer, SEAMHead, CaFormer, ASPP 等)和检测头优化(Detect_ASFF),显著提升了模型的检测精度 (mAP)。 2. **速度优化:** 通过主干网络轻量化(如 MobileNetV4)、高效的注意力设计(如 BiFormer)以及对卷积下采样操作的优化(AKConv, A-Down),实现了更快的训练速度和推理速度。 3. **轻量化:** 提供 MobileNetV4 主干等选项,有效降低模型参数量和计算复杂度,便于边缘部署。 4. **模块化与灵活性:** 这些改进通常以模块化的方式实现,研究人员和开发者可以根据具体任务需求(精度优先、速度优先、轻量化)选择性地组合或替换原有 YOLOv8 的相应模块[^1][^2][^4]。 5. **技术前沿性:** 集成了当时目标检测领域的前沿技术,如高效的 Transformer/注意力变体、自适应卷积、高级特征融合策略等。 **注意事项:** * **命名与来源:** “YOLOv11” 这个名称并非 Ultralytics 官方发布的版本 (截止至当前主流认知)。它更可能是指社区或特定研究者/团队在 YOLOv8 代码基础上进行一系列改进后形成的模型变体集合或一个特定改进版本。引用[1][2][3][4]均指向一个特定的专栏或作者对其 YOLOv8 改进工作的命名。 * **改进的多样性:** YOLOv11 的改进非常多(如引用[2][4]中列出的数十种模块),实际应用中通常不会一次性集成所有改进。需要根据具体任务、数据集和硬件约束进行选择和调优。 * **复现与验证:** 引用信息主要来自特定专栏的宣传描述。其声称的“训练速度更快”、“map和精度应该比 YOLOv8 高一些”[^1]、“平均质量分98分”[^3]、“平均分96分”[^4]等结论,需要在实际任务和公开数据集上进行严格的复现和对比实验来验证其普适性和具体提升幅度。 * **依赖关系:** 这些改进的实现依赖于 Ultralytics 的 YOLOv8 框架代码[^2][^4]。 **
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