当前位置： 首页 > news >正文

什么是网站的域名,选择网站的关键词,能看正能量的短视频app,网站建设必须要服务器么本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA#xff08;自调制特征聚合模块#xff09;#xff0c;并阐述如何将其应用于YOLOv11中#xff0c;显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展#xff0c;目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型#xff08;You Onl…        本篇文章将介绍一个新的改进机制——SMFA自调制特征聚合模块并阐述如何将其应用于YOLOv11中显著提升模型性能。随着深度学习在计算机视觉中的不断进展目标检测任务也在快速发展。YOLO系列模型You Only Look Once一直因其高效和快速而备受关注。然而尽管YOLOv11在检测精度和速度上有显著提升但在处理复杂背景或需要捕捉更多局部和全局信息时仍然面临挑战。为此我们引入了SMFA通过提取图像中的全局结构和细节来进一步提高YOLOv11的性能尤其在识别小物体或复杂背景物体时表现突出。 首先我们将解析SMFA的工作原理它通过EASA分支和LDE分支捕获非局部信息和局部细节协同建模图像的全局结构与局部细节。随后我们会详细说明如何将该模块与YOLOv11相结合展示代码实现细节及其使用方法最终展现这一改进对目标检测效果的积极影响。 YOLOv11原模型 改进后的模型 1. Self-Modulation Feature Aggregation(SMFA)结构介绍        SMFA自调制特征聚合模块 SMFA模块用于协同建模局部和非局部信息它分为两个分支一个是EASAEfficient Approximation of Self-Attention简化的自注意力分支用于捕获非局部信息另一个是LDELocal Detail Estimation局部细节估计分支用于捕获局部细节。EASA通过对输入特征进行下采样然后利用全局特征的方差进行调制再与原始特征进行聚合提取非局部结构信息。LDE分支则通过卷积操作提取输入特征中的高频局部信息。这种设计可以有效捕获图像的全局和局部细节从而提升图像中的全局结构和细节。

1. YOLOv11与SMFA的结合   

2. 在backbone中引用在YOLOv11的骨干网络中可以将SMFA模块引入SPPF模块之前。这样网络不仅能够从输入图像中提取局部细节信息还可以同时捕获图像的全局信息。这种局部与全局信息的结合能够大幅提升YOLOv11对目标物体的识别能力。

3. 在C3k2中使用SMFA模块C3k2模块是一种改进的卷积层结构用于增强特征提取的能力。本文将SMFA插入到C3k2模块中增强全局和局部信息。

4. Self-Modulation Feature Aggregation(SMFA)代码部分 YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve YOLO11全部代码 4. 将SMFA引入到YOLOv11中 第一: 将下面的核心代码复制到D:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\nn路径下如下图所示。 第二在task.py中导入SMFA包 第三在task.py中的模型配置部分下面代码 第二个改进  第一个改进在SPPF模块之前添加 第四将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

   Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license

   YOLO11 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. modelyolo11n.yaml will call yolo11.yaml with scale n# [depth, width, max_channels]n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs# YOLO11n 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, 2, C3k2, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]- [-1, 1, SMFA, []]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 14], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license

   YOLO11 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. modelyolo11n.yaml will call yolo11.yaml with scale n# [depth, width, max_channels]n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs# YOLO11n 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_SMFA, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 2, C3k2_SMFA, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 2, C3k2_SMFA, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2_SMFA, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2_SMFA, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2_SMFA, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2_SMFA, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2_SMFA, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) 第五运行成功 from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorldif namemain:# 使用自己的YOLOv11.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model YOLO(rD:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\11\yolo11_SMFA.yaml).load(rD:\bilibili\model\YOLO11\ultralytics-main\yolo11n.pt) # build from YAML and transfer weightsresults model.train(datarD:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml,epochs100, imgsz640, batch8)