2,C3k2,[1024,True]]-[-1,1,SPPF,[1024,5]]# 9-[-1,2,C2PSA,[1024]]# 10# YOLO11n headhead:-[-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,Conc...
它取代了 backbone 和 neck 中的 C2f 块,并采用两个较小的卷积而不是一个大型卷积,从而减少了处理时间。 C2PSA 模块:在 Spatial Pyramid Pooling – Fast (SPPF) 模块之后引入跨阶段部分空间注意力 (C2PSA) 模块,以增强空间注意力。这种注意力机制使模型能够更有效...
1. SP模块集成到YOLOv11的C3K2模块模块中:YOLOv11的C3K2模块模块旨在通过多层卷积和池化操作提取图像中的多尺度特征。我们可以在C3K2模块的某些卷积层后插入SP模块,以优化特征信息的筛选。 2. SP模块集成到YOLOv11的backbone中:将SP添加到YOLOv11backbone中的SPPF模块之前,增强SPPF模块的全局上下文信息。 3. 空...
LSKA结合了大卷积核的广阔感受野和可分离卷积的高效性,不仅降低计算复杂度和内存占用,而且提高了模型对不同卷积核大小的适应性。本文将其应用到v11中,利用LSKA提高模型对不同尺度目标的检测能力。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 ...
简介:YOLOv11改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块(含C2PSA二次创新) 一、本文介绍 本文记录的是利用SeaFormer++模型中提出的Sea_Attention模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。Sea_Attention利用挤压轴向注意力有效地提取全局语义信息,并通过细节增强核补充局部细节,优化...
1)骨干:主干利用卷积层、空间金字塔池化-快速(SPPF)块和跨阶段部分空间保留(C2PSA)块从输入图像中提取特征。卷积层使用西格玛加权线性单元(SiLU)作为激活函数。SPPF块将图像分割成网格,并从网格中独立提取特征,利用最大池化处理多尺度图像。它还会进一步合并来自不同尺度的信息。该模块还有助于保持速度。
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构,融合高频低频信息(二次创新C2PSA) 一、本文介绍 本文记录的是利用CloFormer中的Clo block优化YOLOv11的网络模型。Clo block的作用在于采用双分支结构,同时包含了局部分支和全局分支,克服了现有轻量级模型在处理高频局部信息时的不足...
YOLOv11:在SPPF(空间金字塔池化快速)层后嵌入C2PSA模块,提升了复杂场景下的特征融合效果。 检测头设计: YOLOv8:解耦头设计相对简单,未集成深度可分离卷积。 YOLOv11:检测头中的分类分支引入了两个深度可分离卷积(DWConv),替代普通卷积层,显著减少了计算量和参数量,同时保持精度。 模型深度和宽度: YOLOv11:对模...
如果为其他具体的值则表示从特定的模块中得到输入信息,为列表如[-1,6]则表示来自上一层和第6层;可以看到相比YOLOv8,将C2f替换为C3k2模块,第9层之后增加C2PSA模块,将所有的模块添加到visio软件中,一共有7个Conv,8个C3k2,1个SPPF,1个C2PSA,2个Upsample,4个Concat,3个Detect,全部添加如下图,每个不同的...
2,backbone中的最後一層(sppf)後增加了C2PSA模塊 3,分類檢測頭中的2個Conv變成了DWConv(深度可分離卷積) 配置文件如下: backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 ...