YOLOv11涨点改进 | 独家首发创新、Conv卷积改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv11利用HLKConv分层大核卷积，含HLKConvC3k2二次创新，大核卷积改进，助力有效涨点

已于 2025-11-21 12:37:39 修改
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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 人工智能 目标检测 YOLOv11创新改进 计算机视觉 HLKConv分层大核卷积 红外小目标检测改进
于 2025-11-20 23:59:20 首次发布
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一、本文介绍

⭐YOLOv11 作为当前主流的单阶段目标检测模型，凭借高效的特征提取与多尺度检测能力，在通用目标检测任务中表现优异，但面对小目标、低对比度目标（如红外小目标、远距离小物体）检测时，仍存在 “大感受野与细粒度特征保留矛盾”“空洞卷积伪影干扰” 等问题。将 HLKConv（分层大核卷积）引入 YOLOv11，可针对性弥补这些短板，同时强化模型在特定场景下的性能与效率。

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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、HLKConv分层大核卷积介绍

2.0 HLKConv的网络结构图

2.1 HLKConv模块的作用

2.2 HLKConv的原理

2.3 HLKConv的优势

1. 性能优势：超越传统大核卷积变体

2. 任务适配优势：精准匹配 ISTD 特性

3. 效率与鲁棒性优势

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_HLKConv.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_HLKConvC3k2.yaml

六、正常运行

二、HLKConv分层大核卷积介绍

摘要：设计一个模块或机制，使网络在保持较低参数量和FLOPs的同时，不牺牲精度和吞吐量，仍然是一个挑战。为了解决这一挑战并挖掘特征图通道内的冗余，我们提出了一种新方案：部分通道机制（PCM）。具体而言，通过分割操作，特征图通道被划分为不同部分，每部分对应不同操作，如卷积、注意力、池化和恒等映射。基于这一假设，我们引入了一种新颖的部分注意力卷积（PATConv），可以高效地将卷积与视觉注意力结合。我们的研究表明，PATConv可以完全替代常规卷积和常规视觉注意力，同时降低模型参数和FLOPs。此外，PATConv可以衍生出三种新类型的模块：部分通道注意力模块（PAT ch）、部分空间注意力模块（PAT sp）和部分自注意力模块（PA

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YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、Conv卷积改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13利用LLSKM可学习的内核卷积，含LLSKMC3k2二次创新，助力红外小目标检测，有效涨点改进点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-18 210
本文提出了一种基于LLSKM模块改进的YOLOv13目标检测模型，显著提升了小目标检测能力，特别是在低对比度和复杂背景下的表现。LLSKM模块通过学习局部显著性内核，增强了对目标边缘和点状特征的提取能力，并利用扩张卷积提高多尺度目标检测精度。该模块采用轻量化设计，通过可学习内核动态调整检测特征，提高了网络的灵活性和可解释性。实验表明，改进后的模型在红外小目标检测任务中优于现有方法，同时保持了较高的计算效率。文章详细介绍了LLSKM的原理、网络结构、代码实现及配置方法，为相关研究提供了实用参考。
YOLOv13涨点改进 | 独家首发创新、Conv卷积改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv13利用HLKConv分层大核卷积，含HLKConvC3k2二次创新，大核卷积改进，助力有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-20 301
本文提出将HLKConv（分层大核卷积）引入YOLOv13目标检测模型，以解决小目标和低对比度目标检测中的关键问题。HLKConv通过分层卷积方法平衡大感受野需求与细粒度特征保留，有效缓解空洞卷积的伪影干扰，同时保持计算效率。实验表明，HLKConv在红外小目标检测任务中显著提升性能，nIoU指标提高1.68%-2.17%，误检率降至极低水平。文章详细介绍了HLKConv的原理、优势及实现方法，并提供了两种改进配置方案，为提升YOLOv13在小目标检测任务中的性能提供了有效解决方案。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、Conv卷积改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv11利用LLSKM可学习的内核卷积，含LLSKMC3k2二次创新，助力红外小目标检测，有效涨点改进点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-18 277
本文提出了一种基于可学习局部显著性核模块（LLSKM）的YOLOv11改进方案，显著提升了小目标检测性能，尤其在低对比度和复杂场景下表现突出。LLSKM通过模拟传统"中心减去邻域"的显著性机制，结合可学习的卷积核参数，优化了对目标边缘和点特征的提取能力。该模块引入扩张卷积增强多尺度感知，并采用轻量化设计（1D核分解）降低计算开销。实验表明，改进后的模型在红外小目标检测任务中显著优于基线方法，同时保持高效推理速度。文章详细介绍了模块原理、网络结构、核心代码实现及YOLOv11改进方法。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新首发、特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025一区 | MSAM的魔改YOLOv11、焕发前所未有的目标检测能力，提升其对不同尺度物体的检测能力，涨点必备
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-06 344
本文提出了一种将MSAM（多尺度注意力模块）集成到YOLOv11目标检测模型中的改进方法。MSAM通过多尺度自注意力机制，有效增强了模型对不同尺度物体的检测能力，特别提升了小目标检测和复杂场景下的表现。该模块能够同时捕捉全局和局部上下文信息，显著改善了定位精度和分类性能。实验表明，改进后的模型在保持计算效率的同时，检测精度得到明显提升。文章详细介绍了MSAM的结构原理、代码实现方法，并提供了完整的配置指南和YAML文件，方便研究者快速复现和应用这一改进方案。
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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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 | 独家组合多种创新改进篇 | TGRS 2025 | 将FCM与FFM联合应用于YOLOv11,实现特征“校正+融合”,助力小目标检测高效涨点（独家首发改进、可以发论文）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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。
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
youcans的博客
11-23 679
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
11-21 748
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。
11-19 1125
【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 98
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
11-19 404
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
11-20 384
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
11-22 188
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
11-21 751
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
运用之妙,存乎一心
11-21 309
**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。
DINOv3与YOLO：核心差异、内在联系及场景适配指南
阿旭的博客
11-19 621
DINOv3与YOLO：核心差异、内在联系及场景适配指南
YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
04-29
### YOLOv5 的改进点 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，在多个方面进行了优化和改进，特别是在卷积、主干网络、检测头、注意力机制以及 Neck 部分。以下是这些方面的具体创新机制： #### 1. **卷积层** YOLOv5 中引入了多种新型卷积操作来提升模型效率和精度。例如，Depthwise Separable Convolution 被广泛应用于减少计算复杂度的同时保持较高的特征提取能力[^3]。此外，还采用了可变形卷积（Deformable Convolution），允许自适应调整采样位置以更好地处理形变物体。 ```python import torch.nn as nn class DepthWiseSeparableConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(DepthWiseSeparableConv, self).__init__() self.depth_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=in_channels, kernel_size=kernel_size, groups=in_channels, stride=stride, padding=padding) self.point_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.depth_conv(x) x = self.point_conv(x) return x ``` #### 2. **主干网络** YOLOv5 使用 CSPDarknet53 作为其默认主干网络结构，通过跨阶段部分连接（Cross Stage Partial Network）设计减少了内存消耗并提高了梯度流动效果[^4]。这种架构能够显著增强深层神经网络中的信息传递效率。 #### 3. **检测头** 在检测头上，YOLOv5 实现了一个多尺度预测方案，即 PANet（Path Aggregation Network）。它不仅增强了低分辨率特征图上的语义信息传播路径长度，而且保留高分辨率细节以便更精确地定位小尺寸对象[^5]。 #### 4. **注意力机制** 为了进一步提高模型表现力，YOLOv5 引入了几种先进的注意力模块： - **SENet (Squeeze-and-Excitation Networks)**：通过对每个通道的重要性进行建模从而动态调整激活权重。 - **CBAM (Convolutional Block Attention Module)**：结合空间维度与信道维度的关注程度来进行综合考量。 这两种方法均有助于突出重要区域或特性，忽略无关干扰因素，最终达到改善整体性能的目的[^6]。 #### 5. **Neck 结构** YOLOv5 的 Neck 设计主要围绕 FPN 和 PAN 构造展开，其中融合了不同层次间的信息交互方式——自顶向下与自底向上传播相结合的形式构建更加丰富的上下文关联关系[^7]。此策略对于解决多尺度问题特别有效果。 --- ### 总结 综上所述，YOLOv5 在各个组成部分都做出了针对性的技术革新，使得该版本无论是在速度还是准确性方面都有所突破。以上提到的内容涵盖了卷积技术更新、骨干网路选取依据、头部结构调整方向等多个层面的具体实现措施及其背后原理说明。 ---
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