YOLOv11涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv11-Segment，适合图像分割任务，独家创新改进！

已于 2025-09-25 00:01:13 修改
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分类专栏： YOLOv11全新有效创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO YOLOv11创新改进 深度学习 计算机视觉 人工智能 目标检测 图像分割
于 2025-09-24 23:59:13 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家介绍一种Mamba-YOLOv11-Segment适合各种图像分割任务。Mamba YOLO 的创新在于优雅地结合了 SSM 的高效全局建模与 YOLO 架构的实时检测能力，通过 ODSSBlock、RG Block 等模块提升局部和全局信息融合，使模型在精度、速度、训练便捷性与资源效率方面取得显著突破。

专栏改进目录：YOLOv11改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、C2PSA/C3k2二次创新改进、全网独家创新等创新点改进

全新YOLOv11-发论文改进专栏链接：全新YOLOv11创新改进高效涨点+永久更新中（至少500+改进）+高效跑实验发论文

本文目录

一、本文介绍

二、Mamba-YOLO模块介绍

Mamba-YOLO网络结构图：

Mamba-YOLO 创新点总结

1. SimpleStem

2. VisionClueMerge (VCM)

3. ODSSBlock (Object Detection Structured SSM Block)

本文创新点核心总结：

三、Mamba‑YOLO核心代码 

四、手把手教你添加Mamba‑YOLO模块和修改task.py文件

 五、创建Mamba_YOLOv11-Segment.yaml配置文件

 🚀创新改进1: Mamba-YOLO-Segment.yaml

🚀创新改进2: Mamba-YOLOv11-Segment.yaml

六、正常运行： 

 🚀创新改进正常运行

二、Mamba-YOLO模块介绍

摘要： 受深度学习技术快速发展的推动，YOLO 系列为实时目标检测器设定了新的基准。此外，基于变压器的结构作为该领域最强大的解决方案应运而生，极大地扩展了模型的感受野，并取得了显著的性能提升。然而，这一改进是有代价的，因为自注意机制的平方复杂性增加了模型的计算负担。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的基线方法，称为 Mamba YOLO。我们的贡献如下：1）我们建议 ODMamba 主干引入具有线性复杂性的状态空间模型（SSM）来解决自注意的平方复杂性。不同于其他变压器基础和 SSM 基础的方法，ODMamba 易于训练，无需预训练。2）为了满足实时要求，我们设计了 ODMamba 的宏观结构，确定了最佳阶段比例和缩放大小。3）我们设计了 RG 块，采用多分支结构来建模通道维度，解决了 SSM 在序列建模中的可能局限性，如感受野不足和图像定位弱。该设计更准确、显著地捕捉局部图像依赖关系。在公开的 COCO 基准数据集上的大量实验表明，Mamba YOLO 相

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YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点
Limiiiing的博客
11-23 2716
模块是模型中的一个重要组成部分，其主要作用是在模型的初始阶段对输入图像进行处理，方便后续的特征提取和目标检测。以下是对。
YOLOv11涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv11-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！
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-25 126
Mamba-YOLOv11-B是一种创新的目标检测模型，巧妙结合了状态空间模型(SSM)的高效全局建模能力和YOLO架构的实时检测优势。该模型通过ODSSBlock、RGBlock等核心模块实现了局部与全局信息的有效融合，在COCO基准测试中展现出显著性能提升：小型版本mAP提高7.5%，推理时间仅1.5ms。关键创新包括：1) SimpleStem轻量化输入层；2) VisionClueMerge多尺度特征融合模块；3) 基于SSM的ODSSBlock实现线性复杂度全局建模。
YOLO11-seg分割：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，结合C3k2二次创新
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
10-29 1529
CNv4结合C3k2，Mask mAP50 从原始的0.673 提升至0.681
YOLO11 实例分割 | 导出ONNX模型 | ONNX模型推理
黎国溥
10-15 1万+
本文分享YOLO11中，从xxx.pt权重文件转为.onnx文件，然后使用.onnx文件，进行实例分割任务的模型推理。用ONNX模型推理，便于算法到开发板或芯片的部署。备注：本文是使用Python，编写ONNX模型推理代码的。
超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述：配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解
qq_61812715的博客
07-05 1866
因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似，这里不再详细叙述，主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**，下面有相关链接，这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分；【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】【环境配置】【yolo全家桶github官网】【yolo说明文档】
YOLO11 实例分割 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签
黎国溥
10-14 1万+
本文分享使用YOLO11进行实例分割时，实现模型推理预标注、自动标注、标签格式转换、以及使用Labelme手动校正标签等功能。
YOLO11-SEGMENT预测返回结果分析
mx9818的博客
04-30 2009
实例分割模型的输出是一组勾勒出图像中每个物体的遮罩或轮廓，以及每个物体的类标签和置信度分数。当你不仅需要知道物体在图像中的位置，还需要知道它们的具体形状时，实例分割就非常有用了。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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Snu77的博客
11-05 7万+
Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、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。
一篇文章快速认识YOLO11 | 关键改进点 | 安装使用 | 模型训练和推理
黎国溥
10-08 3万+
本文分享YOLO11的关键改进点、性能对比、安装使用、模型训练和推理等内容。YOLO11 是 Ultralytics 最新的实时目标检测器，凭借更高的精度、速度和效率重新定义了可能性。除了传统的目标检测外，YOLO11 还支持目标跟踪、实例分割、关键点姿态估计、OBB定向物体检测（旋转目标检测）等视觉任务。1. YOLOv3：核心改进：YOLOv3 是 YOLO 系列的第三代，由 Joseph Redmon 于 2018 年发布，标志着 YOLO 从原始的单尺度检测进化到多尺度检测。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块 （Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
05-02 7204
在医学图像分割领域，基于 CNN 和基于 Transformer 的模型都得到了广泛的探索。然而，CNN 在远程建模能力方面表现出局限性，而 Transformer 则受到其二次计算复杂性的阻碍。最近，以 Manba 为代表的状态空间模型 （SSM） 已成为一种很有前途的方法。它们不仅擅长对长距离交互进行建模，而且还保持线性计算复杂性。在本文中，利用状态空间模型，我们提出了一种用于医学图像分割的 U 形架构模型，名为 Vision Mamba UNet （VM-UNet）。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 7675
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv11 + Segmentation 实例分割-CCM
致力于yolo, paddle, 人工智能, 大模型等方向研究……
04-10 1131
yolov11+segmentation实例分割
使用YOLO11对感兴趣的区域进行分割提取
2303_81251146的博客
02-15 1982
使用YOLO算法对目标物体进行识别和分割提取，相较于普通的YOLO检测，分割算法可以得到物体的轮廓信息，更精确的对兴趣区域进行提取，忽略无关区域。实例分割比物体检测更进一步，它涉及识别图像中的单个物体，并将它们与图像的其他部分分割开来。实例分割模型的输出是一组勾勒出图像中每个物体的遮罩或轮廓，以及每个物体的类标签和置信度分数。当你不仅需要知道物体在图像中的位置，还需要知道它们的具体形状时，实例分割就非常有用了。
ultralytics-YOLOv11的分割解析(网络结构与损失)
YMilton的专栏
12-08 3684
YOLOv11的分割
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）
Snu77的博客
01-12 3676
本文给大家带来的改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测头，动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的，当然本文的检测头以支持用于目标检测，但是我将其设计出来是主要为了分割的读者使用的。
YOLO11+SAM2：强强联合，能爆发出什么效果？
wqthaha的专栏
10-08 5689
在YOLO11的基础上，浅尝SAM2的模型带来的惊艳效果！唯一遗憾的是，YOLO11的官方代码只提供了inference的代码，并没有提供training的代码，因此训练自己的模型还是需要从SAM2的官方代码入手，这里只是快速体验SAM的效果。
语义分割：YOLOv11的分割模型训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
Limiiiing的博客
10-26 1万+
YOLOv11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YOLOv11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！提示：本文是YOLOv11的分割模型在Windows10上配置CUDA环境教程2024年9月30日，YOLOv11是最新发布的计算机视觉模型。支持多种任务，包括目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、有向目标检测以及物体跟踪等，本文主要讲述其分割任务的模型搭建训练流程。
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
最新发布
youcans的博客
11-23 831
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。
mamba
06-03
### Mamba Package Manager Usage and Information Mamba is a reimplementation of the Conda package manager in C++, which offers significantly faster dependency solving and improved performance over the traditional Conda package manager[^3]. Below is an overview of Mamba's key features, installation, and usage. #### Key Features of Mamba - **Speed**: Mamba solves dependencies much faster than Conda due to its underlying implementation in C++. - **Compatibility**: It is fully compatible with Conda environments and channels, meaning all Conda commands can be replaced with Mamba equivalents[^3]. - **Parallel Downloads**: Mamba supports parallel downloads, further enhancing the speed of package installations. - **Resource Efficiency**: Mamba uses fewer system resources compared to Conda during operations such as updates or installs. #### Installation of Mamba To install Mamba, you can use either Conda or Micromamba. Here are the methods: 1. Using Conda: ```bash conda install mamba -n base -c conda-forge ``` This command installs Mamba into your base environment from the `conda-forge` channel[^4]. 2. Using Micromamba (a minimal version of Mamba): Download Micromamba for your platform from the official GitHub repository and follow the instructions to set it up[^5]. #### Basic Usage of Mamba Once installed, Mamba can be used similarly to Conda. Below are some common commands: - **Create an Environment**: ```bash mamba create -n myenv python=3.9 ``` - **Activate an Environment**: ```bash conda activate myenv ``` (Note: Activation still uses Conda’s command.) - **Install Packages**: ```bash mamba install numpy pandas ``` - **Update Packages**: ```bash mamba update --all ``` - **Search for Packages**: ```bash mamba search scipy ``` - **Remove Packages**: ```bash mamba remove numpy ``` These commands provide a seamless transition from Conda to Mamba without requiring significant changes in workflow[^3]. #### Comparison with Other Package Managers While tools like `pip` and `conda` manage Python packages effectively, Mamba stands out due to its performance enhancements and compatibility with Conda ecosystems. Unlike `pip`, which focuses on Python packages alone, both Conda and Mamba support non-Python binary packages, making them more versatile for scientific computing[^6]. ### Example Code for Automating Mamba Commands Below is an example script that automates the creation of a new environment and installation of packages using Mamba: ```python import subprocess def create_and_install(env_name, packages): # Create environment subprocess.run(["mamba", "create", "-n", env_name, "python=3.9"], check=True) # Install packages subprocess.run(["mamba", "install", "-n", env_name, *packages], check=True) # Example usage create_and_install("test_env", ["numpy", "pandas", "matplotlib"]) ```
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