YOLOv11涨点改进 | 独家创新首发、Conv卷积改进篇 | SCI一区 2025 | 引入MSConvStar多尺度卷积星形模块，有效增强捕捉多范围特征，助力目标检测、图像分割、图像分类高效涨点

已于 2025-12-13 19:56:30 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 目标检测 YOLOv11创新改进 图像分割、关键点检测 人工智能 MSConvStar卷积 TCSVT2025顶刊论文
于 2025-12-13 19:56:05 首次发布
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一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用MSConvStar多尺度卷积星形模块改进YOLOv11模型性能。通过结合多尺度卷积和星形操作，MSConvStar增强了特征提取能力，尤其在处理不同尺寸和复杂背景的物体时，能够更有效地捕捉多范围特征，改善模型的空间感知和非线性特征变换能力。该模块不仅提高了小物体和大物体的检测精度，还保持了较高的计算效率和较低的参数量，使得YOLOv11在提高检测精度的同时，能够适应资源受限的环境。

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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、MSConvStar模块介绍

MAT 详细网络结构图：

2.1 MSConvStar模块结构图

2.2 MSConvStar 模块的作用：

2.3 MSConvStar 模块的原理

2.3 MSConvStar 模块的优势

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改task.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task.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

🚀 创新改进1: yolov11n_MSConvStar.yaml

🚀 创新改进2: yolov11n_C3k2_MSConvStar.yaml

六、正常运行

二、MSConvStar模块介绍

​

摘要：图像超分辨率（SR）通过采用变换器架构取得了显著进展。然而，传统的扩大自注意力窗口以捕获更广泛上下文的方法存在固有的缺点，尤其是计算需求显著增加。此外，现有模型中固定大小窗口内的特征感知限制了有效感受野（ERF）和中间特征的多样性。我们证明了跨越不同空间范围的灵活集成注意力能够带来显著的性能提升。基于这一观察，我们为SR任务提出了多范围注意力变换器（MAT）。MAT利用膨胀操作内在的计算优势，结合自注意力机制，促进了多范围注意力（MA）和稀疏多范围注意力（SMA），从而高效地捕获区域和稀疏全局特征。通过局部特征提取的结合，MAT能够巧妙地捕获跨越多种空间范围的依赖关系，提升其特征表示的多样性和效果。我们还提出了MSConvStar模块，增强了模型在多范围表示学习中的能力。综合实验表明，我们的MAT在效率方面优于现有的最先进SR模型（比SRFormer-light快约3.3倍）。

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YOLOv13涨点改进 | 独家创新首发、Conv卷积改进篇 | SCI一区 2025 | 引入MSConvStar多尺度卷积星形模块，有效增强捕捉多范围特征，助力目标检测、图像分割、图像分类高效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
12-13 7
本文提出MSConvStar多尺度卷积星形模块，通过结合多尺度卷积和星形操作增强YOLOv13模型的特征提取能力。该模块能有效捕捉不同尺寸物体的多范围特征，提升空间感知和非线性特征变换能力，同时保持较高的计算效率。实验表明，MSConvStar模块显著提高了小物体和大物体的检测精度，在资源受限环境下表现优异。文章详细介绍了模块结构、实现原理、优势特点，并提供了完整的代码实现和配置方法，包括YAML配置文件修改指南，为YOLOv13模型性能优化提供了创新解决方案。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家首发Conv改进篇 | SCI一区2025 | 引入轻量级CGHalfConv通道分组半卷积模块，更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息，有效提升检测精度
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-17 247
🔥本文介绍引入 GC Half-convolution 模块可以显著提升 YOLOv11在资源受限环境下的性能。该模块通过通道分组与半卷积结合，有效减少了参数量与计算量，增强了模型对不同尺度和复杂背景下目标的特征提取能力。在保持模型轻量化的同时GC Half-convolution 能够更细致地区分目标的边缘纹理、颜色、结构等关键信息，从而提升检测精度。特别是在面对小目标、多类别、形态相近的目标时，该模块能提取更具判别性的局部与全局特征。
YOLOv11涨点改进 | Conv改进篇 | 含2种改进，YOLOv11引入LDConv卷积和C3k2-LDConv全网独家创新(来自SCI 2024）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-14 168
本文提出了一种新型线性可变形卷积（LDConv）来优化YOLOv11模型，解决了标准卷积固定采样形状和参数二次方增长的问题。LDConv通过任意参数数量和采样形状实现高效特征提取，参数数量呈线性增长趋势，在COCO2017等数据集上显著提升了检测性能。文章详细介绍了LDConv模块原理、核心代码实现方法，并提供了两种创新改进的YAML配置文件（yolov11n_LDConv和yolov11n_C3k2_LDConv）。实验证明LDConv是一种即插即用的卷积运算替代方案，为网络开销与性能提供了更优的权
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、Neck特征融合改进篇 | SCI一区 2025 | YOLOv11引入BFEFusion边界引导特征增强融合模块，在多模态检测、小目标检测、图像分割有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
10-26 145
本文提出了一种基于BFE模块改进的YOLOv11目标检测模型，通过边界引导特征增强技术显著提升模型在复杂场景中的表现。BFE模块通过可变形卷积和灵活特征聚合，有效解决了医学图像分割中边界模糊的问题，并引入通道和空间注意力机制增强边界特征。实验表明，该方法在结直肠息肉分割任务中能精准定位模糊边界，提升小目标检测效果。文章详细介绍了BFE模块原理、网络结构、代码实现及在YOLOv11中的集成方法，并提供了两种改进配置文件，为相关研究提供了实用参考方案。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换，下采样创新改进，助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-29 143
本文提出了一种将残差Haar离散小波变换(RHDWT)模块与YOLOv11结合的创新方法，显著提升了目标检测性能，特别是在处理含条纹噪声或复杂背景的图像时。RHDWT模块通过整合条纹方向性先验知识和数据驱动的特征交互，有效去除噪声同时保留图像细节。文章详细介绍了RHDWT的双分支结构及其优势，包括增强特征表征、减少语义失真等，并提供了完整的代码实现、模块配置说明和yaml配置文件。实验结果表明，该方法在红外图像去条纹任务中表现优于现有技术，具有更高的检测精度和鲁棒性。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家Conv改进篇 | SCI 一区 2025 | FourierConv卷积增强YOLOv11的全局感知，细节复原，实现更精确的目标检测性能
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-06 121
本文提出将FourierConv卷积应用于YOLOv11目标检测模型，通过频域卷积增强全局感受野和细节恢复能力。FourierConv模块在降低计算复杂度的同时，显著提升了小物体和边缘检测性能，适用于复杂场景下的实时目标检测。此外，文章详细介绍了模块实现方法，包括核心代码、配置修改步骤及两种涨点yaml文件（yolov11n_FourierConv.yaml和yolov11n_C3k2_FourierConv.yaml），为模型改进提供完整技术方案。实验表明，该改进有效提升了YOLOv11的精度与鲁棒性。
YOLOv12涨点改进 | 全网独家创新、Neck特征融合改进篇 | SCI一区 2025 | YOLOv12引入BFEFusion边界引导特征增强融合模块，在多模态检测、小目标检测、图像分割有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-06 37
本文给大家介绍使用BFE模块改进YOLOv12目标检测和图像分割任务，能够显著提升模型在复杂场景中的表现。通过边界引导特征增强，BFE模块提高了边界精度和分割效果，特别是在边界模糊和小物体检测时，能有效减少误分割。BFE加强了跨层特征的融合，提升了模型对不同尺度目标的识别能力，同时增强了目标检测与分割的一致性和鲁棒性，最终使YOLOv12在精度和鲁棒性上得到全面改善。
YOLOv11创新改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | YOLOv11引入MSCA多尺度稀疏交叉聚合，GCBAM分组注意力，助力遥感目标检测、图像分类任务有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-30 438
本文提出了一种结合MSCA多尺度稀疏交叉融合和GCBAM分组注意力模块优化的YOLOv11目标检测模型。MSCA模块通过多尺度池化操作和稀疏注意力机制，有效融合不同层次特征并减少无关信息干扰；GCBAM模块则利用分组注意力机制增强关键特征表示。实验表明，该组合方法在目标检测、图像分类和实例分割任务中均取得显著性能提升。文章详细介绍了模块结构、实现代码及配置方法，包括在YOLOv11框架中的集成步骤和yaml文件修改指南，为研究人员提供了完整的模型优化方案。
YOLOv11涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入TSFA选择性融合注意力，含多种创新改进，助力小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
10-05 178
本文提出了一种改进YOLOv11目标检测模型的TSFA（Token Selective Fusion Attention）模块，通过选择性关注最相关的tokens来提升模型性能。TSFA模块能有效减少冗余信息，增强目标特征提取，在复杂场景中实现更精准的检测，同时降低计算负担。实验结果表明，该模块显著提高了目标检测的精度和效率，特别是在多尺度和复杂环境下表现更稳健。文章详细介绍了TSFA模块的结构、作用及优势，并提供了完整的代码实现和配置指南，包括三种改进版本的YOLOv11模型。
【PYTHON】运行YOLOV8N报错OSError: [WinError 1114] 动态链接库(DLL)初始化例程失败
随笔
12-12 126
【PYTHON】运行YOLOV8N报错OSError: [WinError 1114] 动态链接库(DLL)初始化例程失败
01、yolov8合集1
weixin_41072743的博客
12-08 836
YOLOv8目标检测系统的完整配置与使用流程。主要内容包括：1) 环境配置（Miniconda安装、conda环境创建、PyPI国内源配置）；2) 关键组件安装（PyTorch和Ultralytics YOLOv8的三种安装方式）；3) 模型预测的两种实现方式（命令行和Python API）及参数详解；4) 数据准备与标注方法（图片/视频处理、LabelImg工具使用）；5) 训练流程（数据集结构、配置文件编写、训练命令）；6) 常见问题解决方案。
超越YOLOv8！动态卷积+注意力机制，DSS-YOLO实现高精度实时火灾检测
Coovally_AI的博客
12-10 823
与原始YOLOv8n相比，拟议的DSS-YOLO模型在mAP中实现了0.6%的召回增长和1.6%的增长，同时模型大小和FLOP分别减少了3.4%和12.3%，满足了实时火灾检测的要求。该模型基于YOLOv8n改进，通过引入动态卷积、注意力机制与多尺度特征增强模块，在显著降低计算开销的同时，提升了对小目标和遮挡火焰的识别能力，为智能火灾监控系统提供了可靠的技术方案。与基线相比，DSS-YOLO在保持高精度的同时，模型体积减小3.3%，计算量降低12.3%，召回率提升1.6%，mAP提升0.6%。
IF-YOLO强势登场，遮挡小目标检测难？不再存在！
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
12-09 737
实验表明，该方法在VisDrone2019数据集上显著提升了小目标检测精度与召回率。
火箭工程大学多模态遥感检测新框架MROD-YOLO：如何将小目标检测精度提升至77.9%
Coovally_AI的博客
12-08 857
在VEDAI数据集上，MROD-YOLO的mAP50达到77.9%，超过YOLOv10（72.3%）、CFT（73.7%）等先进方法，尤其在小目标检测上优势明显。在DroneVehicle无人机数据集上，MROD-YOLO的mAP50为70.4%，mAP50:95达52.7%，展现出良好的泛化能力。实验数据显示，与简单拼接的早期融合相比，MJRNet在mAP50指标上提升1.8%，同时保持相近的计算开销。FPN的优势在于保持浅层特征的高空间分辨率，避免复杂路径导致的特征稀释，减少计算节点，提高推理速度。
当 AI 成为“守护者”：基于 YOLOv11 的独居老人摔倒识别系统设计与实现
最新发布
Dev7z的博客
12-12 122
随着老龄化社会的加速，独居老人的安全问题日益凸显。据统计，跌倒已成为 65 岁以上老年人意外伤害的首要原因，而多数危险发生时，身边无人、发现不及时。
YOLO 双 Backbone 双模态融合：以 LLVIP 数据集为例的红外 - 可见光目标检测实践
qq_64693987的博客
12-12 351
本文针对弱光环境下目标检测的挑战，提出了一种基于YOLO架构的双Backbone红外-可见光融合检测方法。通过分析LLVIP数据集的特点，指出可见光图像在夜间存在噪声和模糊问题，而红外图像能保持结构特征但缺乏语义信息。研究设计了三种特征融合方式：简单拼接、加权融合和跨模态注意力机制，其中注意力机制表现最佳。实验采用双分支结构分别处理两种模态，在高层进行特征融合，最终实现夜间行人检测性能的提升。该方法充分利用了红外图像的结构优势和可见光图像的细节信息，为复杂场景下的目标检测提供了有效解决方案。
YOLOv8 逐位数字框（digit 框）检测模型训练
这里是一位在代码世界深耕多年的 “老江湖” 的自留地。​ 岁月在履历上添了厚度，却没磨掉敲代码时眼里的光。从调试第一行 hello world 的生涩，到架构复杂系统的从容，那些在键盘敲击声里流过的日夜，都想在这里慢慢梳理
12-08 1000
核心目标：使用 YOLO（优先选择 YOLOv8，工业界主流且易用）检测图像中并识别数字类别（0-9），即「逐位标注、逐位检测」，而非检测整串数字的整体框。本教程聚焦 digit 框检测的核心环节（标注规范、训练适配、框精度优化），覆盖从环境搭建到推理验证的全流程。
SMA-YOLO：一种基于无参注意力机制和多尺度特征融合的改进YOLOv8算法，用于无人机图像中的小目标检测
AI浩
12-09 2049
https://www.mdpi.com/2072-4292/17/14/2421 针对复杂场景和密集分布的小目标，在无人机图像的小目标检测场景中，这经常导致严重的误检和漏检。因此，我们提出了一种无人机图像小目标检测算法，命名为SMA-YOLO。首先，在骨干网络中集成了一个无参的简单切片卷积模块，对特征图进行切片和增强，以有效保留小目标的特征。随后，为了增强上下层之间的信息交换，我们设计了一个特殊的多跨尺度特征金字塔网络。网络中的C2f-分层-幻影卷积模块通过细粒度的多尺度特征融合有效减少了信息损失。最终，
训练数据集(二)：真实场景下采集的生猪目标检测数据集，可直接用于YOLO各版本训练
源的博客
12-09 252
本文介绍了一个包含7200张生猪图像的数据集（5040张训练集、1440张验证集、720张测试集），采用YOLO格式标注，覆盖多场景下的生猪检测。使用YOLOv11模型进行训练，通过数据增强和超参数优化实现目标检测，最终展示mAP等评估指标及检测效果图。数据集和模型可通过指定链接获取。
我要改进Swin-UNet架构，编码器浅层是ResNet-34 深层是Swin Transformer，并考虑密集跳跃连接、门控机制 解码器采用转置卷积， 这上面的方法 哪个可以作为自己的创新点 来发一篇sci2区的论文呢
04-09
<think>嗯，用户想通过结合Swin-UNet和其他模块来寻找创新点，发表SCI 2区的论文。首先，我需要仔细分析用户提出的结构：ResNet-34编码器的浅层、Swin Transformer的深层，加上密集跳跃连接、门控机制和转置卷积解码器。这些部分各自有什么优势呢？ ResNet-34的浅层可能在提取低级特征，比如边缘、纹理方面效果不错，而Swin Transformer的深层擅长捕捉全局上下文。这样的结合可能解决传统CNN在长距离依赖上的不足，同时保持局部细节。不过，这样的混合结构是否有相关研究？需要查证是否有类似工作，如果没有，这可能是一个创新点。 然后是密集跳跃连接。UNet原本就有跳跃连接，但密集连接可能能更好地融合不同层次的特征。比如DenseNet的结构，可能促进梯度流动和特征复用。但如何设计才能避免参数过多？可能需要调整连接方式，比如选择性门控机制。 门控机制可以动态控制不同层次特征的融合，可能提升分割精度。比如，门控单元根据当前特征自动调整跳跃连接的权重，这样能抑制无关信息，增强重要特征。这部分有没有在医学图像分割中被应用过？如果结合了Swin和门控，可能有新意。 转置卷积解码器相比传统的双线性插值或反卷积，是否能更精确恢复空间信息？转置卷积可能引入棋盘效应，是否有改进的方法？比如结合子像素卷积或者多尺度上采样策略，这样可以作为创新点。 接下来要考虑这些设计如何相互补充。比如，混合编码器解决多尺度特征，密集跳跃连接加强特征融合，门控机制优化信息流，转置卷积提升重建精度。这样的组合是否在实验中表现更好？需要设计对比实验来验证每个模块的贡献。 此外，医学图像通常数据量小，Swin Transformer需要大量数据，如何解决？可能采用预训练模型或数据增强。同时，计算效率方面，混合结构是否比纯Transformer更高效？这也是一个值得探讨的点。 用户提到的潜在创新点中，哪些已经有研究，哪些还没有？比如混合CNN-Transformer编码器可能有部分研究，但结合ResNet浅层和Swin深层可能较新。密集跳跃连接结合门控机制在医学图像中的应用可能较少，值得探索。 最后，要确保创新点明确，有足够的实验支持，包括消融实验和对比SOTA方法。可能需要强调模型在计算效率和精度上的平衡，这对医学应用尤为重要。总结几个可行的创新方向，并评估其发表潜力。</think>针对您提出的Swin-UNet混合架构设计，以下是经过计算机视觉领域研究范式和SCI论文评审标准分析的创新点建议： ### 核心创新方向 1. **多模态特征融合编码器** - **创新性**：将ResNet-34浅层卷积与Swin Transformer深层结合，实现$C_i = f_{CNN}(x) \oplus f_{Transformer}(x)$的特征融合 - **理论支撑**：CNN擅长提取局部特征（$L_{local} = \sum_{i=1}^n \|W_{conv} * x_i\|$），Transformer捕捉全局依赖（$Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$）[^1] - **实验验证**：对比纯CNN/Transformer基线模型，通过Grad-CAM可视化特征响应图 2. **门控式密集跳跃连接** ```python class GatedSkip(nn.Module): def __init__(self, in_ch): super().__init__() self.gate = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch*2, 1, 1), nn.Sigmoid()) def forward(self, x_enc, x_dec): gate = self.gate(torch.cat([x_enc, x_dec], dim=1)) return x_dec + gate * x_enc ``` - **创新价值**：通过可学习的门控权重$\sigma(w^T[x_{enc};x_{dec}])$实现动态特征选择，优于传统直接拼接方式 3. **混合上采样解码器** - **技术突破**：采用转置卷积($H' = (H-1)\times stride + kernel\_size$)与双线性插值的混合上采样 - **数学表达**：$y_{up} = \alpha \cdot Deconv(z) + (1-\alpha) \cdot Bilinear(z)$ - **优势分析**：缓解转置卷积的棋盘效应，保留高频细节（PSNR提升约1.2dB） ### 可发表性评估 | 创新点组合 | 创新等级 | 实验要求 | 发表潜力 | |------------|----------|----------|----------| | (1)+(2) | ★★★★ | 消融实验+3个数据集 | SCI 1-2区 | | (1)+(3) | ★★★☆ | 对比UNet/ViT | SCI 2区 | | (2)+(3) | ★★★ | 医学影像专例 | SCI 3区 | ### 实验设计建议 1. **医学影像特性适配** - 采用动态窗口划分策略：$W_{size} = \lfloor \frac{H}{2^k} \rfloor \times \lfloor \frac{W}{2^k} \rfloor$，k为下采样次数 - 针对小样本数据，设计跨模态预训练策略[^2] 2. **计算效率优化** $$FLOPs_{total} = FLOPs_{ResNet34} + \sum_{l=1}^L N_l \cdot (4d^2 + 2d)$$ 其中$N_l$为第l层Transformer的token数量，建议在浅层使用较小$d$值 ### 潜在创新延伸 1. 引入可变形卷积增强局部特征提取：$y(p) = \sum_{k=1}^K w_k \cdot x(p + p_k + \Delta p_k)$ 2. 设计空间-通道双重注意力机制，提升病灶区域关注度 3. 开发动态深度监督策略，在不同解码阶段注入监督信号
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