YOLOv8v10涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | CVPR 2025| 引入EfficientViM 新型轻量级视觉Mamba，高效捕捉全局依赖，含二次创新、适合目标检测任务

已于 2025-11-18 00:12:29 修改
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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 YOLOv8创新改进 YOLOv10创新改进 计算机视觉 人工智能
于 2025-11-17 23:59:55 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家介绍EfficientViM新型轻量级视觉Mamba优化YOLOv8v10模型！“不需要安装mamba环境也可以运行！”。EfficientViM 模块通过减少计算复杂度、优化内存使用、提升目标检测精度和加速推理，显著改进了 YOLOv8v10 在目标检测中的表现。适应各种目标检测场景，特别是在实时检测任务中。具体怎么使用请看全文！

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YOLOv11改进 | Neck篇 | YOLOv11引入Slim-Neck（轻量）
tsg6698的博客
10-01 2478
在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。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~
YOLOv13涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | CVPR 2025 | 引入EfficientViM 新型轻量级视觉Mamba，高效捕捉全局依赖，含二次创新、适合目标检测任务
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-02 251
本文提出了一种基于EfficientViM的新型轻量级视觉Mamba优化YOLOv13模型。该模型通过HSM-SSD架构，在减少计算复杂度、优化内存使用的同时提升目标检测精度和推理速度。核心创新包括：1）HSM模块的高效通道混合操作；2）SSD层的空间-时间对偶性设计；3）多阶段隐藏状态融合机制。实验表明，该模型在ImageNet-1K上实现了最优的速度-精度平衡，相比SHViT性能提升0.7%。文章详细介绍了模块原理、代码实现和配置方法，并提供了两种改进版本的YAML配置文件。
轻量化视觉大模型再升级！（MobileSAMv2）
qq_36101623的博客
12-28 2049
轻量化视觉大模型
毕业设计 深度学习yolov11痤疮检测医疗辅助系统（源码+论文）
Mr.D学长
10-24 558
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。并且很难找到完整的毕设参考学习资料。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目提供大家参考学习，今天要分享的是🚩毕业设计 深度学习yolov11痤疮检测医疗辅助系统（源码+论文））🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：5分🧿 项目分享:见文末!静态图片痤疮检测。
YOLO11改进-模块-引入Shift module 缓解信息损失和梯度错误问题
qq_64693987的博客
04-09 1021
通过水平、垂直和混合移位操作，对输入特征进行变换。水平移位将输入特征图向右移动一个像素，垂直移位与之类似，混合移位则从相邻四个令牌中提取特征并替换当前令牌特征。这些操作在通道维度上进行，重复操作和池化操作进一步增强特征融合，最终将移位操作结果与 MLP 层输出相加，缓解信息损失和梯度错误，提升模型性能。2. YOLOv11与。
YOLOv11涨点改进 | YOLO联合Mamba火热发论文改进篇 | CVPR 2025 | 引入EfficientViM 新型轻量级视觉Mamba，高效捕捉全局依赖，含二次创新、适合目标检测任务
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-25 296
本文介绍了一种新型轻量级视觉模型EfficientViM，该模型基于HiddenStateMixer-basedStateSpaceDuality(HSM-SSD)架构，通过优化计算复杂度和内存使用，显著提升了YOLOv11在目标检测任务中的表现。主要内容包括：1. 提出HSM-SSD模块，通过特征压缩和多阶段融合实现高效计算；2. 提供完整的核心代码实现，包括卷积层、归一化层等关键组件；3. 详细说明模块配置方法，指导用户修改YOLOv11的task.py文件；4. 给出两种改进方案的YAML配置文件
YOLOv12涨点改进 | YOLO联合Mamba火热改进篇 | CVPR 2025 | 引入EfficientViM 新型轻量级视觉Mamba，高效捕捉全局依赖，含二次创新、适合目标检测任务
最新发布
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-07 46
本文给大家介绍EfficientViM新型轻量级视觉Mamba优化YOLOv12模型！“不需要安装mamba环境也可以运行！EfficientViM 模块通过减少计算复杂度、优化内存使用、提升目标检测精度和加速推理，显著改进了 YOLOv12 在目标检测中的表现。适应各种目标检测场景，特别是在实时检测任务中。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。
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 17万+
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。
YOLO11改进|注意力机制篇|引入MSCA注意力机制
A1983Z的博客
10-08 4312
YOLO11中添加MSCA多尺度卷积注意力
YOLO11 改进、魔改｜低分辨率自注意力机制LRSA ,提取全局上下文建模与局部细节，提升小目标、密集小目标的检测能力
qq_64693987的博客
07-28 1644
本文提出低分辨率自注意力机制(LRSA)来解决计算机视觉任务中全局建模与计算效率的矛盾。LRSA通过将自注意力计算限制在固定低分辨率空间(如16×16)，显著降低计算复杂度，同时配合高分辨率局部卷积保留细节信息。在目标检测中，LRSA能高效捕捉物体间全局关系并提升定位精度；在语义分割中，可增强上下文理解且保持边缘准确性。研究还展示了将LRSA集成到YOLOv11模型中的具体实现方法，包括核心代码结构、模块导入和配置文件修改等步骤，为平衡视觉任务精度与效率提供了有效解决方案。
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）
Snu77的博客
06-27 6949
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。
YOLO11改进-mamba-引入 Hybrid Module 提升复制场景下的多尺度 小目标问题，减少噪声
qq_64693987的博客
06-03 1794
本文提出一种结合Transformer与Mamba的混合模型HybridModule，用于改进YOLOv11目标检测性能。该模型通过Transformer的自注意力机制实现补丁级全局语义理解，同时利用Mamba的线性计算复杂度捕获像素级长程依赖，形成双层次交互学习框架。实验表明，该改进有效提升了小目标检测精度和复杂场景下的上下文关联能力。文章详细介绍了将HybridModule集成到YOLOv11的具体实现步骤，包括代码修改、模型配置和训练流程，为相关研究提供了可复现的技术方案。
YOLOv11 架构改进 & 常见指令
Warmer_Sweeter
10-29 1333
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号今天我们介绍 YOLOv11，这个系列中的最新成员。YOLO 是一个在目标检测领域几乎无与伦比的算法，它产生了非常成功的结果。这个算法系列在 YOLOv5 之后由 Ultralytics 继续开发，并且每个新模型都带来了更好的性能。YOLOv11 是 Ultralytics 开发的最新 YOLO 模型。这个模型在执行实时目标检测时，继续平衡准确性和效...
YOLOv11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 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
qq_64693987的博客
10-16 3万+
在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
YOLOv8改进 | 使用CVPR2025 MambaOut中的GatedCNNBlock改进C2f模块
🅽🅸🅲🅺🅴🆁🅽🅴🅻 ⓃⒾⒸⓀⒺⓇⓃⒺⓁ
06-09 1170
为提升 YOLOv8 在目标检测任务中的特征表达能力，我们借鉴了提出的核心模块GatedCNNBlock。该模块是在移除 RNN-like 状态空间模型（SSM）后，仅保留高效的卷积门结构，通过门控机制提升跨层特征融合能力。与传统 Bottleneck 块相比，GatedCNNBlock 通过自适应选择性提取关键特征，增强了信息流在通道间的响应性。
YOLO11改进-模块-引入Dynamic Tanh优化模型提高精度
qq_64693987的博客
03-31 2370
研究发现，Transformer 中的 LN 层对输入的映射呈现出类似 tanh 函数的 S 形曲线特性。在较浅层的 LN 层，输入输出关系近似线性；而在较深层，多数曲线形状与 tanh 函数的全段或部分 S 形高度相似。LN 通过对每个 token 独立计算统计量进行归一化，对不同 token 的激活值进行线性变换，但由于不同 token 的均值和标准差不同，整体上对输入张量的激活值呈现出非线性变换效果，尤其对极端值有压缩作用。
YOLOv13改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv13-B !!! 最新的发文热点
Limiiiing的博客
09-06 345
ODSSBlock（Object Detection State Space Block）是Mamba - YOLO模型中的核心模块，对于提升模型的目标检测能力起着关键作用。它主要负责对输入特征进行深度处理，以学习更丰富和有效的特征表示，从而提高模型对目标物体的检测精度。
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。
YOLOv8改进 | 自定义数据集训练 | VMamba助力YOLOv8检测（附完整代码 + 修改教程 + 运行教程+个人数据标注教程+半自动标注教程+训练结果可视化教程+部署教程）
weixin_51988935的博客
10-08 2432
本文还详细探讨了如何将Mamba注意力模块应用于YoloV8，创造出Yolo-Mamba网络，该网络在全局特征捕捉能力上得到了显著提升。并在文末提供全部代码与数据集的百度云盘链接，可一键部署运行
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv8（超级轻量化精度更高）
01-04
### 改进YOLOv8主干网络的方法 为了使YOLOv8更加轻量化并提升检测精度，可以采用来自RT-DETR的PPHGNetV2作为新的特征提取器[^1]。这种方法不仅能够增强模型的表现力，还能减少计算资源的需求。 #### 替换原有主干网络 原有的YOLOv8主干网络被PPHGNetV2所替代。PPHGNetV2是一种基于Transformer架构设计而成的新颖骨干网路，它具有更强的数据表达能力和更低的参数复杂度。通过这种替换操作，可以在不显著增加额外开销的情况下获得更好的性能表现[^2]。 #### 调整超参数设置 当引入新类型的主干之后，可能需要重新调整一些训练过程中的超参数配置，比如学习率、批量大小等。这些改变有助于让整个系统更好地适应新型号带来的变化，并最终体现在更高的mAP得分上[^3]。 #### 训练与验证流程 完成上述修改后，按照常规方式准备数据集并对改进后的YOLOv8进行充分训练。期间应密切关注损失函数的变化趋势以及各类评估指标的结果反馈。经过多轮迭代优化直至收敛稳定为止。最后，在测试集上面检验最终版模型的实际效能是否达到了预期目标——即实现了更高精度的同时也保持了良好的运行效率。 ```python import torch from yolov8 import YOLOv8 from pphgnet_v2 import PPHGNetV2 def replace_backbone(yolo_model_path, new_backbone=PPHGNetV2()): # 加载原始YOLOv8模型权重 yolo = YOLOv8() checkpoint = torch.load(yolo_model_path) yolo.load_state_dict(checkpoint['model']) # 将原主干部分替换成PPHGNetV2 yolo.backbone = new_backbone return yolo # 使用示例代码片段 if __name__ == "__main__": improved_yolov8 = replace_backbone('path_to_original_weights.pth') ```
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