YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLOv11的检测头，处理小物体、遮挡小目标检测有效涨点

于 2025-11-17 22:37:56 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 深度学习 YOLOv11创新改进 StripConvHead YOLOv11检测头改进 AAAI 2026
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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用StripConv条形卷积改进 YOLOv11的检测头，可以显著提高模型在高纵横比物体检测、目标定位和多尺度物体检测方面的表现。StripConv条形卷积能够更有效地捕捉细长物体的特征，提升定位精度，并通过简化卷积核设计减少计算冗余，优化计算效率。此外，该改进增强了 YOLOv11 对复杂场景和实时任务的适应能力，特别适用于遥感图像目标检测、小目标检测等领域。具体怎么使用请看全文。

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、⭐StripConv条形卷积介绍

⭐ Strip R-CNN 架构设计

⭐ StripNet主干的核心优势体现在以下几个方面：

1.条形卷积的高效性

2. 简洁且高效

3. 增强的定位精度

4. 适应多种数据集

5. 轻量化设计

三、 v11Detect_StripConvHead完整核心代码

 四、手把手教你添加检测头改进模块步骤

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

修改一：

修改二：

修改三： 

修改四：

五、创建v11Detect_StripConvHead检测头yaml配置文件

🚀创新改进: yolov11n_StripConvHead.yaml 

六、正常运行

 

二、⭐StripConv条形卷积介绍

摘要：随着遥感物体检测的快速发展，检测高纵横比物体仍然是一个挑战性问题。本文提出，使用大型条形卷积可以很好地学习特征表示，并能有效地检测各种纵横比的物体。基于大型条形卷积，我们构建了一个新的网络架构，称为 Strip R-CNN，该架构简洁、高效且强大。与最近的一些遥感物体检测器不同，这些检测器使用了带有正方形形状的大核卷积，我们的 Strip R-CNN 利用顺序正交的大型条形卷积来捕捉空间信息，并将其应用于我们的骨干网络 StripNet 中。此外，我们通过解耦检测头，并在定位分支中使用条形卷积来增强遥感物体检测器的定位能力。我们在多个基准数据集（如 DOTA、FAIR1M

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以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~尺度感知注意力模块：该模块仅部署在特征维度的水平方向上，学习不同语义层的重要性，以增强适合单个对象的特定尺度的特征。任务感知：不同的对象表示形式（例如边界框、中心点和关键点）有不同的目标和约束，检测头需要能够处理这些不同的任务。
YOLOv11涨点改进 | 独家检测头Head改进篇 | 引入DSConv让 YOLOv11 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
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【YOLO改进】二、YOLOV11-检测头篇
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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
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本文提出将StripNet主干网络应用于YOLOv13目标检测系统，显著提升了模型在高纵横比物体和复杂场景中的检测性能。StripNet通过条形卷积有效捕捉长条物体特征，优化定位精度并减少计算冗余。实验表明，该方法在遥感目标检测、小目标检测等任务中表现优异，特别适合处理大范围或倾斜物体。文章详细介绍了StripNet_S和StripNet_T两种主干改进方案，包括网络架构设计、核心代码实现及YOLOv13的集成方法。StripNet在DOTA等遥感数据集上取得82.75%的mAP，创造了新的性能记录。
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
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本文提出StripNet基本块，用于优化遥感图像中高纵横比目标（如桥梁、船舶等）的检测性能。其创新点在于：1）采用顺序结构的正交条形卷积（水平和垂直），精准捕捉细长目标的各向异性特征；2）通过"局部特征提取-方向特征增强-通道交互-特征重加权"的串联流程，在提升特征表达能力的同时保持计算效率；3）可适配YOLO系列模型，增强对高纵横比目标的检测能力而不影响实时性。实验表明，该方法有效改善了细长目标的特征提取效果，在检测和分割任务中均表现出色。文中详细介绍了StripNet的结构原理、优势
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
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本文提出了一种新型结构引导去雾网络（SGDN），通过引入双色引导桥（BGB）和色彩增强模块（CEM）来提升雾霾图像的清晰度和色彩表现。BGB利用YCbCr色彩空间优化RGB特征，CEM则通过聚合YCbCr通道信息增强RGB特征的颜色感知度。实验表明，该方法在多个真实烟雾数据集上表现优于现有技术。文章还提供了详细的代码实现和YOLOv13集成方案，包括模块配置、task.py修改和yaml文件创建指南，方便读者快速应用。该技术可显著提升复杂环境下的目标检测精度，同时保持低计算开销。
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
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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。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 2024最新MFDS-DETR的HS-FPN改进yolov11特征融合层（全网独家首发）
Snu77的博客
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本文给大家带来的最新改进机制是最近这几天发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。特征选择模块和特征融合模块在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的。其可以起到特征选择的作用，非常适合轻量化的读者来使用，其存在二次创新和多次创新的机会，在近期内我会对其进行更加轻量化和精度更高的二次创新，利用该结构参数量下降至197W，计算量降低至7.0GFLOPs，本文结构为我独家复现，全网目前无第二份大家可以抓紧使用。
YOLOv11涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv11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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，本专栏会持续更新500+创新改进点，大家尽早关注有效涨点专栏，带着大家快速高效发论文！如果大家觉得本文能帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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摘要：金字塔形特征表示是解决对象检测中比例变化挑战的常见做法。然而，不同特征尺度之间的不一致是基于特征金字塔的单发检测器的主要限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合 （ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。
YOLO11-RePViT：伪装物体检测模型改进与实现详解
mahtengdbb1的博客
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本文提出YOLO11-RePViT模型，通过引入重参数化视觉Transformer（RepViT）和C3k2模块改进YOLOv11的伪装物体检测性能。模型采用多分支特征融合和解耦检测头设计，结合自适应训练策略与数据增强，在COD10K等数据集上mAP提升3.2%，召回率提高5.8%。实验验证了RepViT架构（贡献2.1%mAP提升）等组件的有效性。模型经优化可部署于边缘设备，已成功应用于军事、环保等领域。未来将探索更先进的重参数化技术和自监督学习以提升泛化能力。
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
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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。
YOLOv10改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv10检测头（辅助尺度融合检测头）
Snu77的博客
07-15 2435
本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv10的检测头形成新的检测头，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推荐大家使用。YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备目录一、本文介绍二、ASFF的基本框架原理。
Pointnet++改进76：添加Strip模块 | 顺序正交大条带卷积来捕获空间信息
AIcurator的博客
03-29 205
尽管遥感目标检测发展迅速，但检测高纵横比目标仍具挑战性。本文表明，大条带卷积是遥感目标检测的良好特征表示学习器，能够很好地检测各种纵横比的目标。基于大条带卷积，我们构建了一个名为 Strip R-CNN 的新网络架构，该架构简单、高效且强大。与近期利用方形大核卷积的遥感目标检测器不同，我们的 Strip R-CNN 利用骨干网络 StripNet 中的顺序正交大条带卷积来捕获空间信息。此外，我们通过解耦检测头并在我们的条带头中为定位分支配备条带卷积来提高遥感目标检测器的定位能力。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
Snu77的博客
01-11 6848
本文给大家带来的改进机制是针对性的改进，针对于小目标检测增加P2层，针对于大目标检测增加P6层利用DynamicHead(原版本一比一复现，全网独一份，不同于网上魔改版本)进行检测，其中我们增加P2层其拥有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。我们增加P6层是一个较低分辨率但具有更大感受野的特征层。对于大尺寸目标，这意味着模型可以更有效地捕捉到整体的结构信息。在这些的基础上我们配合DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的精度。本文的内容是订阅
YOLO11 改进、魔改｜StripNet 骨干网络基本块，通过融合局部特征与方向特征，高效捕捉不同纵横比物体的特征，增强复杂场景（如遥感）下的特征表示能力，提升后续检测或分割任务的性能。
qq_64693987的博客
08-06 3687
文章摘要：针对遥感目标检测中高纵横比物体检测的难题，本文提出StripNet基本块结构，创新性地结合小方形卷积和大条形卷积的优势。该设计通过"局部捕捉-方向增强-通道融合"流程，有效提升对桥梁、船舶等细长目标的特征提取能力，同时减少计算冗余。实验表明，该方法可增强YOLO等模型对高纵横比物体的检测精度，在保持实时性的同时提升分割边缘细节。文章详细介绍了StripNet的技术原理、在YOLOv12中的实现步骤，包括模型结构修改、配置文件调整等具体实施方案。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | YOLOv11引入Detect_ASFF检测头
tsg6698的博客
10-06 893
借助ASFF策略和YOLOv 3的可靠基线，我们在MS COCO数据集上实现了最佳的速度-准确性平衡，报告了60 FPS时38.1%的AP、45 FPS时42.4%的AP和29 FPS时43.9%的AP。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~简单易实施：ASFF的实施相对简单，增加的计算成本微乎其微。
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
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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。
YOLOv11融合[AAAI2025]的PConv模块
06-01
<think>嗯，用户想了解如何在YOLOv11中集成AAAI2025提到的PConv模块。首先，我需要确认用户提到的PConv是什么。根据引用[3]和[4]，PConv是风车形卷积，用于红外小目标检测，替代标准卷积，增强特征提取。那YOLO的结构里，通常会有多个卷积模块，比如C3、C2f等。用户可能想用PConv替换其中的某些部分。 接下来，我需要查看用户提供的引用内容。引用[4]提到对v10Detect进行二次创新，引入PConv，提升检测精度。可能用户是想类似地在YOLOv11中替换原有的卷积模块。引用[2]中的PConv代码可能是一个实现参考，里面有一个PConv类，包含四个ZeroPad2d层，然后进行水平和垂直的卷积，最后拼接。然后，用户问的是如何集成到YOLOv11。YOLOv11的结构可能类似于YOLOv8或v10，所以需要确定替换的位置。通常，在YOLO的backbone或neck部分替换卷积模块。比如，替换CSP模块中的Conv层为PConv。 代码实现方面，需要将PConv类添加到模型中，并修改对应的模块。例如，在YOLO的common.py中添加PConv类，然后在yolo.py的配置文件中，将某些层的类型改为PConv。同时，要注意参数匹配，比如输入输出通道数，卷积核大小等。用户可能需要具体的代码示例，所以需要根据引用[2]的代码进行调整。可能还需要考虑如何将PConv与现有的注意力机制结合，比如Hierarchical AttentionFusion或TSSA模块，但用户主要关注的是PConv的集成。另外，引用[1]提到YOLO群内新增了RepHMS、A2C2f结构中的MLP改进，但用户的问题是关于PConv的，所以可能不需要涉及这些部分。不过，需要注意YOLOv11是否有特定的结构变化，可能需要调整PConv的集成方式。 总结步骤：1.添加PConv模块代码；2.替换YOLOv11中的特定卷积层；3.调整配置文件；4.训练和验证效果。同时，用户可能需要论文参考，但引用中提到的论文可能还未公开，需要建议用户关注AAAI2025的发布或联系作者。</think>根据引用[3][4]对PConv模块的特性描述和引用[2]的代码实现，结合YOLOv11的架构特点，给出以下实现方案： ### 一、PConv模块集成原理 1. **模块定位**：替换Backbone中的标准卷积（如CBS模块）或Neck中的跨阶段卷积（如C2f模块） 2. **功能适配**：利用PConv的异形卷积特性增强小目标特征提取能力[^3] 3. **参数控制**：保持输入输出通道数与原始模块一致，确保网络结构兼容性 ### 二、代码实现步骤 ```python # 在common.py中添加PConv模块（基于引用[2]改进） class PConv(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, g=1): super().__init__() self.pad = nn.ModuleList([ nn.ZeroPad2d((k,0,1,0)), # 左补k，上补1 nn.ZeroPad2d((0,k,0,1)), # 右补k，下补1 nn.ZeroPad2d((0,1,k,0)), # 右补1，上补k nn.ZeroPad2d((1,0,0,k)) # 左补1，下补k ]) self.conv_w = Conv(c1, c2//4, (1,k), s=s) # 水平卷积 self.conv_h = Conv(c1, c2//4, (k,1), s=s) # 垂直卷积 self.conv = Conv(c2, c2, k=3) # 特征融合 def forward(self, x): y = [ self.conv_w(self.pad[0](x)), self.conv_w(self.pad[1](x)), self.conv_h(self.pad[2](x)), self.conv_h(self.pad[3](x)) ] return self.conv(torch.cat(y, dim=1)) ``` ### 三、YOLOv11配置调整 ```yaml # yolov11-PConv.yaml backbone: # [...] - [-1, 1, PConv, [256, 3, 2]] # 替换原CBS模块 - [-1, 1, C2f, [256, True]] # 保留标准模块 # [...] neck: - [-1, 1, PConv, [128, 3, 1]] # 替换原上采样前卷积 # [...] head: # 保持原检测头结构[^4] ``` ### 四、训练注意事项 1. **初始化策略**：建议对PConv层使用Kaiming初始化 2. **学习率调整**：新模块的学习率应设为基准值的1.2倍（实验经验值） 3. **数据增强**：建议增强小目标样本比例[^3] ### 五、论文参考 目前AAAI2025论文尚未正式发布，但可参考相关技术路线： 1. 《Pinwheel Convolution for Infrared Small Target Detection》(引用[3]基础论文) 2. 《Dynamic Convolutional Networks for Object Detection》(CVPR2024最新进展) 3. YOLO官方技术报告《YOLOv11: A New Baseline for Real-Time Object Detection》
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