YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICML 2024 | YOLOv11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

最新推荐文章于 2025-11-23 21:01:39 发布
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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 目标检测 遥感小目标检测 YOLOv11创新改进 顶会ICB交互式卷积模块 顶会ASB自适应频谱模块 即插即用模块
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45972324/article/details/153924501

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用ICB和ASB模块改进YOLOv11网络模型，可以显著提升模型在处理复杂图像特征时的表现。ICB模块通过多尺度卷积交互，有效捕捉局部和长程依赖特征，从而增强了细粒度和全局特征的表达能力；ASB模块则通过自适应频域滤波，优化了时间序列的特征表示，降低了噪声影响，同时保留了关键的低频信息，提升了模型的鲁棒性和精度。结合这两者，YOLOv11能够更精准地检测目标，尤其是在复杂背景和高噪声环境中表现更加优越。

展示部分YOLOv11改进后的网络结构图、供小伙伴自己绘图参考：

🚀 创新改进结构图: yolov11n_C3k2_ICB.yaml

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、ICB和ASB模块介绍

2.1 ICB和ASB模块结构图

2.2 ICB模块的作用、优势、原理

2.3 ASB模块的作用、优势、原理

三、完整核心代码

 四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: yolov11n_C3k2_ICB.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_C3k2_ASB.yaml

六、正常运行

 

二、ICB和ASB模块介绍

摘要：时间序列数据因其固有的长短期依赖特性，在各类分析应用中面临独特挑战。虽然基于Transformer的模型擅长捕捉长程依赖关系，但在处理小规模数据集时，其噪声敏感性、计算效率和过拟合问题仍存在局限。为此，我们提出了一种新型时间序列轻量级自适应网络（TSLANet），作为适用于多种时间序列任务的通用卷积模型。具体而言，我们创新性地引入自适应频谱模块，通过傅里叶分析提升特征表征能力，同时利用自适应阈值处理技术捕捉长短期交互特征并降低噪声干扰。此外，我们还开发了交互式卷积模块，并通过自监督学习优化TSLANet的解码能力，使其能有效解析复杂时序模式，同时增强模型在不同数据集上的鲁棒性。大量实验表明，TSLANet在分类、预测和异常检测等任务中均超越现有最优模型，展现出其在不同噪声水平和数据规模下的强大适应能力。

2.1 ICB和ASB模块结构图</

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YOLOv12涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICML 2024 | YOLOv12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
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11-09 26
本文提出了一种改进YOLOv12网络模型的方法，通过引入ICB（交互式卷积）和ASB（自适应频谱）模块来提升模型性能。ICB模块通过双层卷积结构提取多尺度特征，增强局部和长程依赖特征的表达能力；ASB模块利用频域自适应滤波优化特征表示，降低噪声干扰同时保留关键信息。实验表明，该方法在复杂背景和高噪声环境中显著提升了目标检测精度。文章详细介绍了模块结构、实现原理及代码配置方案，并提供了两种改进模型的YAML配置文件。这些创新模块使模型在特征提取和抗噪能力方面具有显著优势。
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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
10-17 75
本文提出在YOLOv13目标检测模型中引入ICB和ASB模块以提升性能。ICB模块通过多尺度卷积交互增强局部和全局特征表达能力；ASB模块利用自适应频域滤波优化特征表示并降低噪声。实验表明，这些改进显著提升了模型在复杂图像特征处理中的表现。文章详细介绍了模块原理、实现代码及配置方法，并提供了两种改进的YAML配置文件（DSC3k2_ICB和DSC3k2_ASB），为研究者提供了完整的改进方案和应用指导。
YOLOv8v10改进 | 独家创新篇 | ICML 2024顶会 | YOLOv10利用ICB交互式卷积和ASB自适应频谱模块改进C2f增强特征表示
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09-13 605
摘要：时间序列数据以其固有的长程和短程依赖关系为特征，对分析应用程序构成了独特的挑战。虽然基于 Transformer 的模型擅长捕获长距离依赖关系，但它们在噪声敏感性、计算效率和较小数据集的过拟合方面面临限制。作为回应，我们引入了一种新的时间序列轻量级自适应网络 （TSLANet），作为不同时间序列任务的通用卷积模型。具体来说，我们提出了一种自适应频谱模块，利用傅里叶分析来增强特征表示并捕获长期和短期交互，同时通过自适应阈值减轻噪声。
全新YOLOv11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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-12 902
YOLOv11专栏持续更新500+种创新改进方案，涵盖卷积优化、注意力机制、主干网络、Neck特征融合、检测头、小目标检测等核心模块。提供独家创新点组合方案、模型轻量化改进及最新Mamba架构融合技术，配套完整实验代码和训练参数解析。订阅用户可加入专属答疑群，获取一键运行项目支持。专栏包含YOLOv11网络结构详解、配置文件解读等入门必读内容，助力科研论文发表与模型性能提升。限时开放订阅通道，提供多种涨点改进方案组合，满足不同研究需求。
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
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08-12 1075
《YOLOv13改进专栏重磅更新》推出500+创新改进方案，涵盖卷积、主干网络、注意力机制、检测头等核心模块优化。专栏提供完整项目代码及答疑服务，包含YOLOv13网络结构解析、环境配置、模型训练全流程指导。内容分为八大模块：卷积优化、注意力机制、细节涨点、主干网络改进、特征融合、检测头优化、小目标检测及Mamba联合改进等，支持多种创新点组合应用，助力科研论文发表。现开放限时订阅，提供试读章节和详细技术解析。
【RT-DETR涨点改进】全网独家创新、细节涨点改进篇 | ICML 2024 | RT-DETR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
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RT-DETR目标检测模型通过引入ICB和ASB模块实现性能提升。ICB模块采用多尺度卷积交互，有效捕获局部和长程依赖特征；ASB模块通过自适应频域滤波优化特征表示，降低噪声干扰。两者结合使模型在复杂场景中表现更优，显著提升检测精度和鲁棒性。文章详细介绍了模块原理、代码实现及配置方法，并提供了8种改进版本的YAML配置文件，适用于不同网络结构。这些创新改进为RT-DETR模型提供了高效涨点方案，特别适合复杂背景和高噪声环境下的目标检测任务。
全新RT-DETR 有效涨点改进目录 | 包含各种卷积、主干改进、各种注意力机制、Neck特征融合改进、损失函数、AIFI创新改进、独家创新、小目标检测、特殊场景检测等最全大论文及小论文必备创新改进点
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09-11 815
《全新最全RT-DETR涨点改进专栏》提供500+种创新改进方案，涵盖卷积、注意力机制、主干网络等模块优化，适用于PCB检测、工业缺陷检测等场景。专栏包含顶会论文改进点、数据集增强方法、热力图可视化等实用功能，帮助科研人员快速提升模型性能。提供完整环境配置指南（Python3.10+Pytorch2.5.1）和训练教程，支持不同版本RT-DETR模型。定期更新涨点策略，配套QQ答疑群免费指导，适合从入门到发论文全流程需求，特别推荐给目标检测领域的研究生和工程师。
YOLOv8v10改进 | 独家创新篇 | YOLOv10利用HLFD高低频分解块改进C2f_HLFD增强特征细节，减少特征丢失(助力于图像增强，图像去噪，目标检查，图像分割等任务)CVPR 2024
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-12 811
摘要：在实际场景中，由于一系列图像退化，获得高质量、清晰内容的照片具有挑战性。虽然在合成高质量图像方面取得了重大进展，但以前的图像恢复和增强方法往往忽视了不同退化的特性。他们应用相同的结构来解决各种类型的退化问题，导致修复结果不太理想。受高/低频信息适用于不同降级的概念的启发，我们引入了 HLNet，这是一种基于高低频分解的包围图像恢复和增强方法。具体来说，我们使用两个模块进行特征提取：共享权重模块和非共享权重模块。在共享权重模块中，我们使用 SCConv 从不同的降级中提取共同特征。
ICML 2024 | 即插即用、快速适配！港大发布全新智慧交通时空预测模型FlashST
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代码链接：https://github.com/HKUDS/FlashST论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.17898实验室链接：https://sites.google.com/view/chaoh导读交通预测的目标是准确预测和分析城市未来的交通模式，这一过程需要同时考虑时间和空间因素。然而，分布偏移的存在在这一领域构成了一个重大挑战，因为现有模型在面对与训练分布显...
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
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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
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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。
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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
沉寂
11-23 100
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
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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
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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
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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
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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。
对yolov11目标检测的模型进行改进
03-08
<think>嗯，用户让我介绍一下如何改进YOLOv11目标检测模型。不过，首先我有点疑惑，因为目前官方发布的YOLO版本是YOLOv8和YOLOv9，而YOLOv10是最近才由Ultralytics发布的。用户提到的YOLOv11可能是一个笔误，或者是指某个研究团队自行命名的版本？比如有时候社区或者个别研究者会提前使用未来的版本号来命名自己的改进模型，这可能会引起混淆。 首先，我需要确认用户是否真的指的是YOLOv11，还是可能打错了版本号。如果是后者，比如应该是YOLOv8或v9，那我的回答方向可能会有不同。但假设用户确实是指某个被称为YOLOv11的模型，或者可能是对YOLO系列模型进行改进的一般性建议，那么我需要基于现有的YOLO架构的常见改进方法来进行回答。 接下来，我需要考虑用户的需求。目标检测模型的改进通常涉及精度提升、速度优化、减小模型大小、适应特定场景等方向。用户可能希望了解在这些方面有哪些可行的改进策略。因此，我需要覆盖多个改进方向，并给出具体的技术方法，比如网络结构优化、注意力机制、损失函数改进等。 同时，用户可能对最新的研究进展感兴趣，比如Transformer结构、神经架构搜索（NAS）、知识蒸馏等技术在YOLO中的应用。我需要确保提到的改进方法既有经典策略，也包含前沿技术，这样回答会更全面。 另外，需要注意YOLO模型本身的设计哲学，比如它的单阶段检测、Anchor机制、损失函数等，这些都是改进的切入点。例如，YOLOv5和YOLOv8在Backbone、Neck和Head部分都有不同的设计，改进时可以针对这些部分进行调整。 还要考虑实际应用场景，比如移动端部署可能需要模型轻量化，而工业检测可能需要更高的精度。用户可能没有明确说明应用场景，所以需要涵盖不同方向的改进方法，并建议根据具体需求选择。 最后，需要确保回答结构清晰，分点列出，每个改进策略有简要的解释，可能的效果以及相关论文或技术参考。这有助于用户理解并进一步深入研究。</think>关于目标检测模型YOLOv11的改进（注：截至2024年7月，官方尚未发布YOLOv11，可能是对YOLO系列改进的统称表述），以下是基于YOLO系列通用改进方向的建议，可分为六个方向进行优化： 一、网络结构优化 1. 轻量化改进 - 采用MobileNetV3、ShuffleNetV2等轻量backbone替换原网络 - 引入Ghost模块（CVPR2020）生成冗余特征图 - 使用深度可分离卷积替代常规卷积 - 示例代码： ```python # Ghost模块实现示例 class GhostModule(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size=1, ratio=2): super().__init__() self.primary_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(inp, oup//ratio, kernel_size, padding=kernel_size//2), nn.BatchNorm2d(oup//ratio), nn.ReLU(inplace=True)) self.cheap_operation = nn.Sequential( nn.Conv2d(oup//ratio, oup//ratio, 3, 1, 1, groups=oup//ratio), nn.BatchNorm2d(oup//ratio), nn.ReLU(inplace=True)) ``` 2. 特征增强改进 - 在Neck部分引入BiFPN（ECCV2020）加权特征融合 - 使用ACmix（CVPR2022）融合卷积与自注意力优势 - 添加SPD-Conv（CVPR2023）消除下采样信息丢失 二、注意力机制融合 1. 空间注意力 - 嵌入SimAM（无参注意力，CVPR2021） - 改进版CBAM（通道+空间注意力组合） 2. 通道注意力 - 使用ECA-Net（CVPR2020）轻量通道注意力 - 动态调整SE模块压缩比 三、检测头优化 1. 解耦头设计 - 分离分类与回归分支（参考YOLOX） - 增加特征细化模块 2. Anchor优化 - 采用TOOD（ICCV2021）任务对齐预测 - 使用YOLOv6的Anchor-free方案 四、损失函数改进 1. 分类损失 - 替换Focal Loss为Varifocal Loss（IEEE T-PAMI2021） - 引入PolyLoss（ICML2022）调整多项式系数 2. 回归损失 - 使用SIoU（2022）或MPDIoU（2023）替代CIoU - 尝试Wise-IoU动态调整梯度增益 五、训练策略增强 1. 数据增强 - 集成Mosaic-9（扩展原Mosaic） - 添加Copy-Paste增强（CVPR2021） - 使用YOLOv5的Albumentations集成 2. 优化策略 - 采用AdamW+Lookahead组合优化器 - 实施EMA模型平滑 - 应用跨卡同步BN 六、部署优化 1. 模型压缩 - 实施通道剪枝（参考YOLOv7-tiny） - 进行INT8量化（TensorRT部署） 2. 硬件适配 - 添加NPU专用算子（华为昇腾） - 优化GPU内存访问模式 改进方案选择建议： 1. 工业检测场景：优先增强小目标检测（添加小目标检测层+SPD-Conv） 2. 移动端部署：使用轻量化backbone+Ghost模块+剪枝量化 3. 竞赛提分：组合使用注意力机制+损失函数改进+数据增强 4. 视频流处理：集成帧间关联模块+模型轻量化 最新技术方向： - 视觉Transformer混合架构（如YOLOv10的AIFI模块） - 动态网络（根据输入调整计算路径） - 神经架构搜索（NAS）定制化设计 - 自监督预训练策略 改进效果验证： 需在COCO、VOC等基准数据集上测试： $$ \text{mAP}_{0.5:0.95} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \int_{0}^{1} AP_i(t) dt $$ 同时监控FPS（帧率）和FLOPs（计算量）指标，建议使用消融实验验证各模块有效性。
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