YOLOv11涨点改进 | 独家创新-细节涨点改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv11引入CNCM特征均匀校正模块，对小目标和边界精准定位方面具有显著优势，适合目标检测、小目标检测高效涨点

YOLOv11引入CNCM模块高效涨点
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 目标跟踪 遥感目标检测 CNCM特征均匀校正模块 YOLOv11创新改进 小目标检测
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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍利用将 CNCM模块 改进 YOLOv11的DSC3k2模块 ，能够显著提升目标检测任务的性能，尤其在噪声较大、背景复杂或低对比度的情况下。CNCM通过增强列特征的处理、去除条纹噪声、改善列之间的依赖性，增强了YOLOv11的检测精度和鲁棒性，尤其在小物体和边界精准定位方面具有显著优势。

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_CNCM.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、CNCM模块介绍

2.1 CNCM特征均匀校正模块结构图

2.2 CNCM特征均匀校正模块的作用

2.3 CNCM特征均匀校正模块的优势

2.4 CNCM特征均匀校正模块的原理

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ultralytics\nn\tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: yolov11n_C3k2_CNCM.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_C3k2_CNCM2.yaml

六、正常运行

 

二、CNCM模块介绍

摘要：在实际的红外（IR）成像系统中，有效地学习一致的条纹噪声去除模型是至关重要的。大多数现有的去条纹方法由于跨层语义差距和对全局列特征的不足表征，无法精确重建图像。为了解决这一问题，我们提出了一种新型的IR图像去条纹方法，称为 非对称采样校正网络（ASCNet），该方法能够有效地捕捉全局列关系并将其嵌入到一个U形框架中，提供全面的判别表示和无缝的语义连接。我们的ASCNet由三个核心元素组成：残差Haar离散小波变换（RHDWT）、像素重排（PS）和列非均匀性校正模块（CNCM）。具体来说，RHDWT是一种新颖的下采样方法，它采用双分支建模，有效地将条纹方向先验知识与数据驱动的语义交互结合起来，从而丰富特征表示。考虑到条纹噪声的语义模式串扰，PS被引入作为上采样器，防止过度先验解码，并进行无语义偏差的图像重建。在每次采样之后，CNCM捕捉列关

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YOLO11涨点改进 | 全网独家复现、小目标检测改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv11引入MFAE-YOLO中的GFFP、FCPS 和 C3k2-FPEU创新点，涨点起飞，直接发论文
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11-08 328
本文介绍了一种针对YOLOv11的二次创新改进方法MFAE-YOLO，通过引入GFFP（全局特征融合处理）、FCPS（特征通道像素注意力）和C3k2-FPEU（特征池提取单元）三个核心模块，显著提升了小目标检测性能。GFFP模块通过多尺度特征融合增强全局上下文感知能力；FCPS模块融合通道、像素和空间注意力机制，强化关键特征提取；C3k2-FPEU模块利用多种池化方式优化特征表示。此外，还提出了改进的AIoU损失函数来优化边界框回归。
YOLOv13涨点改进 | 独家创新-细节涨点改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13引入CNCM特征均匀校正模块，对小物体和边界精准定位方面具有显著优势，适合目标检测、小目标检测高效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-02 52
本文提出了一种改进YOLOv13目标检测模型的方法，通过引入CNCM（列非均匀性校正模块）和DSC3k2模块来提升检测性能。CNCM模块通过增强列特征处理、去除条纹噪声并改善列间依赖性，显著提高了模型在噪声大、背景复杂或低对比度场景下的检测精度，尤其在小物体检测和边界定位方面表现突出。文章详细介绍了模块结构、原理和优势，并提供了完整的代码实现、配置步骤以及两种改进版本的yaml配置文件，为复杂场景下的目标检测提供了有效解决方案。
YOLOv11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YOLOv11有效涨点--(全网独家创新首发)
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09-08 210
本文提出在YOLOv11中引入特征校正模块(FCM)，通过空间和通道维度的自适应校正机制，有效解决多模态特征间的信息偏差问题。FCM模块采用"先空间后通道"的顺序敏感设计，结合可学习权重调控，能显著提升小目标、遮挡目标等复杂场景下的检测性能。实验表明，该模块在保持模型轻量化的同时，使YOLOv11的检测精度和鲁棒性得到明显提升。文章详细介绍了FCM的结构原理、核心代码实现及YOLOv11集成方法，并提供了完整的改进配置方案。
YOLOv11涨点改进 | 独家创新、注意力改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv11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
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10-26 62
本文提出了一种改进YOLOv11网络的PTIM模块，通过增强长程依赖建模和全局上下文信息捕捉，显著提升了模型在复杂背景和小目标检测中的性能。PTIM模块采用多维度标记交互机制，在保持计算效率的同时，有效提高了目标与背景的区分能力。文章详细介绍了PTIM模块的结构原理、优势特性，并提供了完整的核心代码实现、模块配置方法以及对应的YAML配置文件。实验结果表明，改进后的YOLOv11在小目标检测和复杂场景中表现出更高的精度和更低的误报率。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新涨点改进篇 | TGRS 2025顶刊 | YOLOv11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
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09-25 132
本文提出了一种基于RCSAB残差通道空间注意力模块优化的YOLOv11模型改进方案。RCSAB模块通过集成残差学习和通道-空间注意力机制，有效提升了特征提取和融合能力。该方案包含三个创新改进：1）在YOLOv11中引入动态空间注意力(DSA)模块；2）使用C3k2_RCSAB结构增强特征表达；3）构建C3k2_DSA模块实现动态特征调制。实验表明，改进后的模型在红外小目标检测任务中表现出更强的目标感知能力和背景抑制效果，尤其在复杂场景和低信噪比条件下具有显著优势。文章详细介绍了模块结构、实现代码和配置方法，
YOLOv11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YOLOv11有效涨点--(全网独家创新首发)
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09-08 147
本文提出了一种改进YOLOv11目标检测模型的特征融合模块FFM，通过跨模态注意力机制实现全局特征交互，有效提升小目标和复杂场景的检测精度。FFM模块采用轻量化设计，在WHU-OPT-SAR数据集上mIoU提升0.75%，OA提升0.32%。文章详细介绍了模块结构、核心代码实现及YOLOv11集成方法，包括task.py文件修改和yaml配置文件创建步骤，为多源遥感数据融合提供了高效解决方案。
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09-08 271
本文提出了一种结合特征校正模块(FCM)和特征融合模块(FFM)的改进YOLOv11目标检测框架。FCM通过空间和通道维度自适应校正特征，消除冗余噪声；FFM利用多头跨注意力机制实现全局特征融合。两者协同工作形成"校正+融合"的闭环优化机制，显著提升了模型在复杂环境下的检测精度、鲁棒性和多尺度感知能力。实验表明，该方法在多个数据集上取得最优性能，如WHU-OPT-SAR数据集的mIoU达到58%。文章详细介绍了模块结构、优势分析、核心代码实现和配置方法。
YOLOv12涨点改进 | 独家创新，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YOLOv12有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-10 33
🔥本文介绍在YOLOv12中引入FFM特征融合模块，可通过跨模态注意力机制实现全局特征融合，有效提升模型对小目标、密集目标及复杂场景的检测精度。同时，FFM具备较低计算开销，兼顾精度与实时性，增强YOLOv12的鲁棒性和表达能力。具体怎么使用请看全文！YOLOv12改进包含各种卷积、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、A2C2f二次创新、独家创新等几百种创新点改进。全新YOLOv12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。
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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
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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。
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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
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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
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Lazy_Goat的博客
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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
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==================== 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 -----------------
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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。
在wsl ubuntu下安装，训练，验证，导出，部署YOLO的完整例子
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**更换模型**：YOLOv8提供了从n到x不同尺寸的模型（如 `yolov8n.pt`, `yolov8s.pt`, `yolov8m.pt`, `yolov8l.pt`, `yolov8x.pt`）。如果数据量小，可以考虑使用**数据增强**（YOLO训练时默认会开启一些数据增强，你也可以在 `model.train()` 中通过 `augment=True` 参数开启或自定义）。- **超参数调优**：调整学习率（`lr0`）、批次大小（`batch`）、优化器等超参数。
TGRS2025即插即用，CNCM列非均匀性校正模块，适合图像去条纹，图像去噪，红外小目标检测，医学图像处理等CV任务通用
11-12
由于没有提供具体的引用内容，以下是关于这种模块基于一般专业知识的推测性介绍。 ### TGRS2025模块概述 TGRS通常指的是IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，TGRS2025可能代表预计在2025年发表在该期刊上的相关研究提出的模块。该模块具备即插即用特性，意味着它可以方便地集成到现有的CV系统中，无需对整个系统进行大规模的修改。 ### 针对不同CV任务的作用 #### 图像去条纹 在图像采集过程中，条纹噪声可能由传感器的硬件缺陷、传输干扰等因素引起。TGRS2025模块的CNCM列非均匀性校正功能可以对图像列方向上的非均匀性进行调整，通过分析列数据的统计特征，对每个列的像素值进行校正，从而有效去除条纹噪声。例如，对于卫星遥感图像中常见的条纹，该模块可以识别出条纹的模式并进行针对性处理。 #### 图像去噪 图像噪声会降低图像的质量和清晰度，影响后续的分析和处理。TGRS2025模块可以利用其校正机制，结合先进的滤波算法，对图像中的随机噪声进行抑制。它可以根据图像的局部特征自适应地调整校正参数，在去除噪声的同时保留图像的细节信息。 #### 红外小目标检测 红外小目标在图像中通常表现为微弱的信号，容易受到背景噪声和非均匀性的干扰。该模块的CNCM校正功能可以提高红外图像的质量，增强小目标与背景的对比度。通过对列非均匀性的校正，减少背景的起伏，使得小目标更容易被检测到。同时，模块可能还集成了一些目标检测算法，进一步提高检测的准确性。 #### 医学图像处理 在医学图像中，如X光、CT、MRI等，图像的质量对于疾病的诊断至关重要。TGRS2025模块可以用于去除医学图像中的噪声和条纹，提高图像的清晰度和对比度，帮助医生更准确地观察病变部位。例如，在CT图像中，校正列非均匀性可以减少伪影，使图像更加真实地反映人体内部结构。 ### 代码示例（伪代码） ```python import cv2 import numpy as np # 假设这是TGRS2025模块的函数 def tgrs2025_module(image): # CNCM列非均匀性校正 corrected_image = cncm_correction(image) # 进一步的处理，如去噪、目标检测等 processed_image = further_processing(corrected_image) return processed_image def cncm_correction(image): # 这里实现CNCM列非均匀性校正的具体算法 rows, cols = image.shape[:2] for col in range(cols): # 分析列数据，进行校正 column_data = image[:, col] # 简单示例：计算列均值并调整 mean_value = np.mean(column_data) corrected_column = column_data / mean_value image[:, col] = corrected_column return image def further_processing(image): # 这里可以添加去噪、目标检测等算法 denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image, None, 10, 10, 7, 21) return denoised_image # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg') # 使用TGRS2025模块处理图像 processed_image = tgrs2025_module(image) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Processed Image', processed_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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