YOLOv8涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv8-Segment，适合图像分割任务，独家创新改进！

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分类专栏： YOLOv8v10有效涨点创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 YOLOv8创新改进 YOLOv10创新改进
于 2025-11-17 23:57:59 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家介绍一种Mamba-YOLOv8-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。

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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！
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-01 121
Mamba-YOLO是一种创新的图像分割模型，结合了状态空间模型(SSM)的高效全局建模和YOLO架构的实时检测能力。该模型通过ODSSBlock、RGBlock等核心模块优化了局部和全局信息融合，采用线性复杂度设计解决了传统Transformer的平方计算量问题。Mamba-YOLO包含三大创新组件：SimpleStem轻量级输入层、VisionClueMerge多尺度特征融合模块和ODSSBlock高效特征提取模块。实验显示，该模型在COCO数据集上mAP提升7.5%，推理时间仅1.5毫秒，在精度、速度
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！
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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Mamba-YOLOv11-Segment是一种创新的图像分割模型，结合了SSM的高效全局建模与YOLO架构的实时检测能力。该模型通过ODSSBlock、RGBlock等核心模块实现局部和全局信息融合，在COCO基准测试中mAP提升7.5%，推理时间仅1.5ms。主要创新包括：1) SimpleStem轻量化输入层；2) VisionClueMerge多尺度特征融合模块；3) 基于状态空间模型(SSM)的ODSSBlock实现线性复杂度全局建模。模型支持Linux环境部署，提供完整的代码实现和YAML配置文
YOLOv12涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | AAAI 2025顶会 | Mamba-YOLOv12-Segment，适合图像分割任务，独家创新改进！
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-07 32
本文提出Mamba-YOLOv12-Segment模型，结合SSM的高效全局建模与YOLO实时检测能力，通过ODSSBlock、RGBlock等模块优化局部与全局信息融合。创新点包括： 轻量级SimpleStem输入层降低计算量； VisionClueMerge实现多尺度特征融合； ODSSBlock基于状态空间模型实现线性复杂度全局建模。实验表明该模型在COCO数据集上mAP提升7.5%，推理仅需1.5ms。文章详细介绍了模型架构、创新模块实现代码及在YOLOv12框架中的集成方法。
YOLOV11|YOLO12改进系列指南
qq_37706472的博客
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YOLOV11V12改进系列指南，仅仅69.9包含YOLOV11V12模型改进方案、含有390+种改进的集合，且含有多种二次创新和原创改进！
YOLOv12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
11-03 444
《YOLOv12高效涨点改进专栏》提供500+创新改进方案，涵盖卷积、主干网络、注意力机制等模块优化，适用于检测、分割等任务。改进点来自顶会论文和个人经验，支持多种模型版本和任务场景。专栏包含详细教程、数据集增强、性能评估工具等，帮助科研人员快速实现模型优化和论文发表。提供完整运行项目和环境配置指导，适合计算机及相关专业研究人员使用，持续更新保障长期科研需求。
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。
YOLOV8V10改进系列指南
qq_37706472的博客
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YOLOV8V10改进系列指南，仅仅69.9包含YOLOV8、YOLOV10的两个主流模型改进方案、含有300+种改进的集合，且含有多种二次创新和原创改进！
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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《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。
工业质检/缺陷检测领域最新顶会期刊论文收集整理 | AAAI 2025【持续更新中】
unique_zhao的博客
05-06 3155
第三十九届美国人工智能协会（AAAI）人工智能大会于2025年2月25日至3月4日在宾夕法尼亚州费城举行。程序委员会主席为Julie Shah（美国麻省理工学院）和Zico Kolter（美国卡内基梅隆大学）。本次会议的范围涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、多智能体系统、知识表示、人机协作人工智能、搜索、规划、推理、机器人与感知，以及伦理道德。除了专注于上述任一领域的基础研究工作外，AAAI - 25还鼓励开展跨人工智能技术领域的研究（例如，机器学习与计算机视觉；计算机视觉与自然语言处理。
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 7203
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）。
YOLOv8改进 | 添加注意力篇 | 结合Mamba注意力机制MLLA助力YOLOv8有效涨点（全网独家首发）
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本文给大家带来的改进机制是结合号称超越Transformer架构的Mamba架构的最新注意力机制MLLA，本文将其和我们YOLOv8进行结合，的原理是通过将Mamba模型的一些核心设计融入线性注意力机制，从而提升模型的性能。具体来说，MLLA主要整合了Mamba中的“忘记门”（forget gate）和模块设计（block design）这两个关键因素，同时MLLA通过使用位置编码（RoPE）来替代忘记门，从而在保持并行计算和快速推理速度的同时，提供必要的位置信息。
YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点
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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。
AI：300 - YOLOv8 Neck层优化 | 基于ASF-YOLO的特征融合改进及应用分析
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09-20 3077
ASF-YOLO（Attention-based Spatial Fusion YOLO）是一种基于注意力机制的特征融合方法，旨在提高网络在处理不同尺度和语义信息时的能力。ASF-YOLO通过引入空间注意力机制和通道注意力机制，在特征融合层中增强了对重要特征的响应，从而提升了网络的表现。ASF-YOLO（Attention-based Spatial Fusion YOLO）在YOLOv8中的引入显著提升了特征融合层的性能，尤其是在目标检测和分割任务中展现出了优异的效果。
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、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，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
【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。
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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。
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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。
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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。
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02-06
YOLOv8是目标检测领域中的一种经典算法，其以速度快和准确性高而受到广泛关注。在YOLOv8的主干网络上，我们可以进行一些改进来提升其在低照度环境下的性能。 低照度条件下，图像通常会受到噪声的影响，目标的细节和边缘信息可能会被模糊或者丢失，导致目标检测精度受到影响。为了克服这个问题，我们可以引入低照度增强网络来对输入图像进行预处理。低照度增强网络可以根据图像的特点对其进行自适应地增强，提升图像的亮度和对比度，减少噪声的干扰。这样可以使得图像中的目标更加清晰可见，有助于提高YOLOv8的检测精度。 在主干网络的选择方面，我们可以考虑使用Pe-YOLO来替代YOLOv8原有的主干网络。Pe-YOLO是一种经过优化的主干网络，其在保持YOLOv8原有速度优势的同时，能够提升在低照度环境下目标检测的性能。Pe-YOLO采用了一些先进的网络结构和设计技巧，例如注意力机制和残差连接，使得主干网络具有更好的图像特征提取能力和抗干扰能力。 通过将Pe-YOLO用于YOLOv8的主干网络，可以加强对低照度环境下目标的探测能力，提升检测的准确率和鲁棒性。此外，我们还可以对Pe-YOLO进行训练，使其能够更好地适应低照度条件下目标的特征，进一步加强目标检测的效果。 总结而言，yolov8改进中的主干篇，我们可以通过引入低照度增强网络和选择Pe-YOLO作为主干网络来提升在低照度环境下的目标检测性能。这些改进可以有效地减少噪声干扰，提高目标的可见性，在大幅度提升速度的同时，保证准确率和鲁棒性，使得yolov8在低照度条件下仍能取得出色的检测效果。
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