YOLOv12最新创新改进系列：免费送！！！改进且跑通的源码！！通过减少检测层来提高对目标特征信息的提取速度，缩减模型大小！炼丹涨点，可直接入文，也可搭配大模块使用，发什么水平成果，看诸位的写作能力了

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YOLOv12最新创新改进系列：免费送！！！改进且跑通的源码！！通过减少检测层来提高对目标特征信息的提取速度，缩减模型大小！炼丹涨点，可直接入文，也可搭配大模块使用，发什么水平成果，看诸位的写作能力了

一、前言

在进行目标检测时，速度往往是成本控制的关键所在。YOLOv12算法是目前YOLO系列最新的检测算法。但是对于速度的提升仍然存在较大的挑战，以相关论文为依据，我们可以通过减少检测层来提高对特征信息的提取速度（反其道而行之，必创新）！！！

二、改进源码（免费）

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下列代码复制可直接使用，预祝诸位实验有效涨点，顺利发刊！

# YOLOv12 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv12 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov12n.yaml' will call yolov12.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 465 layers, 2,603,056 parameters, 2,603,040 gradients, 6.7 GFLOPs
  s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 465 layers, 9,285,632 parameters, 9,285,616 gradients, 21.7 GFLOPs
  m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 501 layers, 20,201,216 parameters, 20,201,200 gradients, 68.1 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 831 layers, 26,454,880 parameters, 26,454,864 gradients, 89.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 831 layers, 59,216,928 parameters, 59,216,912 gradients, 200.3 GFLOPs

# YOLO12n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv,  [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv,  [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 2, C3k2,  [256, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv,  [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 2, C3k2,  [512, False, 0.25]]
  - [-1, 1, Conv,  [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 4, A2C2f, [512, True, 4]]
  - [-1, 1, Conv,  [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 4, A2C2f, [1024, True, 1]] # 8

# YOLO12n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 2, A2C2f, [512, False, -1]] # 11

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 2, A2C2f, [256, False, -1]] # 14


  - [[14], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

三、验证是否成功即可

执行命令

python train.py

改完收工！
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四、写在最后

学术因方向、个人实验和写作能力以及具体创新内容的不同而无法做到一通百通，所以本文作者即B站Up主：Ai学术叫叫兽
在所有B站资料中留下联系方式以便在科研之余为家人们答疑解惑，本up主获得过国奖，发表多篇SCI，擅长目标检测领域，拥有多项竞赛经历，拥有软件著作权，核心期刊等经历。因为经历过所以更懂小白的痛苦！因为经历过所以更具有指向性的指导！

祝所有科研工作者都能够在自己的领域上更上一层楼！！！

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