YOLO12 改进、魔改｜深度反向卷积Converse2D，通过非迭代的正则化优化实现特征精确恢复，增强特征上采样，减少特征丢失

Converse2D改进YOLOv12特征恢复

最新推荐文章于 2025-11-23 20:50:15 发布

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卷积与转置卷积是深度学习中的核心算子，但转置卷积并非卷积的真正逆运算，其通过 “插零 + 标准卷积” 实现上采样，存在数学层面的不匹配；传统反卷积方法多依赖迭代优化或受限于严格的形状约束（如可逆卷积），难以作为通用模块集成到深度网络中。为填补这一空白，研究者提出 Converse2D 算子，旨在构建深度卷积的数学逆运算，解决卷积与下采样的逆问题，为网络提供高效、稳定的特征恢复能力。

1.Converse2D原理

Converse2D 的核心原理是将深度卷积的逆问题转化为正则化最小二乘优化问题。给定深度卷积（含下采样）的输出特征图Y、卷积核K和步长s，其目标是重构原始输入X。通过定义目标函数：X∗=argminX∥Y−(X⊗K)↓s∥F2+λ∥X−X0∥F2，其中第一项保证重构误差最小，第二项为正则化项（λ为可学习参数，X0为初始估计），并基于快速傅里叶变换（FFT）推导闭式解，实现非迭代计算。这一过程既规避了传统反卷积的迭代效率问题，又通过正则化稳定了病态逆问题的解。

Converse2D 以深度反向卷积算子为核心，结合工程化设计形成可直接集成的模块。算子层面包含可学习的卷积核K（经 Softmax 初始化确保非负性和归一性）、自适应正则化参数λ（通过 Sigmoid 函数动态学习）和初始估计X0（采用插值初始化提升收敛性）；在网络块设计中，Converse2D 与层归一化、1×1 卷积、GELU 激活及残差连接结合，形成 “反向卷积块”—— 其中 1×1 卷积负责跨通道信息交互，Converse2D 专注空间依赖建模，实现空间与通道处理的解耦，类似 Transformer 的模块化结构。

2.Converse2D习作思路

Converse2D 在目标检测中的优点

在目标检测中，Converse2D 通过数学严谨的逆运算能力，可有效恢复下采样过程中丢失的目标细节（如小目标边缘、纹理特征），解决传统转置卷积上采样导致的特征模糊问题；其正则化机制能稳定高维特征空间的逆变换，减少噪声干扰，提升对复杂背景中目标的辨识度；同时，深度 wise 操作与 1×1 卷积的组合可灵活捕捉多尺度目标的空间关联与通道特征，增强网络对不同尺寸、形态目标的建模能力。

Converse2D 在图像分割中的优点

对于图像分割任务，Converse2D 的闭式解反卷积能精确重构卷积下采样损失的空间细节，尤其对分割边界的精细结构（如物体边缘、纹理过渡区）恢复更优，避免转置卷积的棋盘伪影；其深度方向的独立运算与跨通道交互设计，可在高维特征中同时建模局部空间依赖和全局通道关联，提升对语义类别复杂分布区域（如语义模糊的交界区）的区分能力，增强分割结果的空间一致性。

3. YOLO与Converse2D的结合

YOLO 依赖多尺度特征融合实现快速检测，Converse2D 的非迭代高效计算可适配其实时性需求；同时，其精准的特征恢复能力能增强下采样后小目标、细粒度特征的保留，减少多尺度融合中的信息损失，提升检测精度与鲁棒性。

4.Converse2D 代码部分

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代码获取：YOLOv8_improve/YOLOV12.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

5. Converse2D引入到YOLOv12中

第一: 先新建一个v12_changemodel，将下面的核心代码复制到下面这个路径当中，如下图如所示。E:\Part_time_job_orders\YOLO_NEW\YOLOv12\ultralytics\v12_changemodel。

第二：在task.py中导入包

第三：在task.py中的模型配置部分下面代码

第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

第五：运行代码

from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld
import torch
if __name__=="__main__":



    # 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型
    model = YOLO("/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/models/11/yolo12_Converse2D.yaml")\
        # .load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weights

    results = model.train(data="/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/datasets/VOC_my.yaml",
                          epochs=300,
                          imgsz=640,
                          batch=4,
                          # cache = False,
                          # single_cls = False,  # 是否是单类别检测
                          # workers = 0,
                          # resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',
                          amp = True
                          )