YOLO12 改进、魔改｜细节保留上下文融合模块DPCF,通过通道分段与空间自适应门控机制，动态平衡高分辨率细节特征与低分辨率语义特征的融合比例，在保留目标精细信息的同时整合全局上下文，提升视觉任务

原创于 2025-10-31 10:00:22 发布 · 876 阅读

31 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#YOLO #YOLO12 #YOLOv12 #yolo12改进 #特征融合 #DPCF #小目标

YOLOv12模型系列专栏收录该内容

106 篇文章

订阅专栏

在计算机视觉的目标检测、图像分割等任务中，多尺度特征融合是提升模型性能的关键环节 —— 高分辨率特征能保留目标细节（如边缘、纹理），但语义信息薄弱；低分辨率特征语义表达强（如目标类别、全局上下文），却丢失了精细空间信息。传统融合方法（如简单加法、固定权重拼接）存在两大痛点：一是难以动态平衡高低分辨率特征的贡献，易导致 “细节被语义信息稀释”（如小目标细节丢失）或 “语义信息被冗余细节干扰”（如背景噪声误判）；二是缺乏对不同通道、空间位置特征的针对性筛选，融合后特征判别性不足。

随着深度学习架构（如 U-Net、YOLO）对多尺度特征依赖度的提升，传统融合方法的局限性愈发明显 —— 尤其在小目标检测、细粒度分割场景中，细节信息的丢失直接导致性能下降。为此，细节保留上下文融合（DPCF）模块被提出，核心目标是通过自适应融合策略，在保留高分辨率细节的同时，高效整合低分辨率语义上下文，解决 “细节 - 语义” 融合失衡的问题。

1.DPCF原理

DPCF 模块的原理围绕 “自适应权重分配” 与 “细节 - 语义协同保留” 展开，本质是通过可学习机制动态调节高低分辨率特征的融合比例：

多尺度特征对齐：首先将低分辨率特征（语义丰富）通过双线性插值上采样，使其空间分辨率与高分辨率特征（细节丰富）一致；同时通过 1×1 卷积调整通道维度，确保两者通道数匹配，为后续融合奠定基础。

通道分段与空间自适应门控：将对齐后的高低分辨率特征按通道维度拆分为多个子段，针对每个子段引入可学习参数生成空间门控权重（通过 sigmoid 函数映射到 [0,1] 区间）。门控权重动态控制 “高分辨率细节特征” 与 “低分辨率语义特征” 的贡献比例 —— 在目标细节区域（如边缘、小目标），权重偏向高分辨率特征以保留细节；在背景或语义主导区域，权重偏向低分辨率特征以强化上下文，避免细节冗余干扰。

精细融合与特征优化：对每个子段按门控权重完成自适应融合后，将所有子段拼接为完整特征图，再通过卷积块（含 3×3 卷积、批归一化、激活函数）进一步优化融合特征，消除通道间冗余信息，提升特征判别性。

2.DPCF习作思路

（一）目标检测场景

在目标检测中，DPCF 模块能有效解决 “小目标细节丢失” 与 “复杂背景语义混淆” 的问题。一方面，其自适应门控机制可在小目标、目标边缘等细节敏感区域，优先保留高分辨率特征的空间信息，避免传统融合中细节被低分辨率语义特征稀释，提升小目标、遮挡目标的检出率；另一方面，在背景区域或目标语义主导区域，通过门控权重强化低分辨率语义特征，帮助模型区分 “目标与相似背景”（如复杂场景中的小目标与背景 clutter），降低假阳性检测结果，同时保持特征的语义判别性。

（二）图像分割场景

在图像分割中，DPCF 模块可兼顾 “分割边界精细度” 与 “区域语义一致性”。通过通道分段与空间门控，模块能在分割边界、细小组件（如医疗影像中的微小病灶、自然场景中的纤细目标）区域，重点保留高分辨率特征的细节信息，避免传统融合导致的 “边界模糊”“区域断裂” 问题；在大面积同类区域（如分割后的背景区域、目标主体区域），则通过强化低分辨率语义特征，确保分割区域的语义一致性，减少 “同类区域错分” 情况，尤其适用于细粒度分割任务，提升分割结果的准确性与视觉完整性。

3. YOLO与DPCF的结合

将 DPCF 模块融入 YOLO 架构，可针对性优化 YOLO 的多尺度特征融合环节：一是解决 YOLO 传统融合中 “高低分辨率特征权重固定” 的问题，通过自适应门控保留小目标、遮挡目标的细节信息，提升这类难点目标的检测精度；二是在 YOLO 的特征金字塔（FPN）各层融合中，DPCF 能动态平衡细节与语义，帮助模型在复杂场景（如密集目标、复杂背景）中更精准区分目标与背景，同时不显著增加计算量，保障 YOLO 的实时检测性能。

4.DPCF代码部分

YOLO11|YOLO12|改进| 细节保留上下文融合模块DPCF，通过动态门控保留小目标、遮挡目标的细节，显著提升这类难点目标的检测精度。_哔哩哔哩_bilibili

YOLO12模型改进方法，快速发论文，总有适合你的改进，还不改进上车_哔哩哔哩_bilibili

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

5. DPCF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/tgf/tgf/yolo/model/YOLO12_All/ultralytics/cfg/models/12/yolo12_DPCF.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
                          )