YOLO11改进 | 卷积模块 | 卷积模块替换为选择性内核SKConv【附完整代码一键运行】
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本文给大家带来的教程是将YOLO11的卷积替换为SKConv结构来提取特征。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。
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目录
1.论文
2. SKConv代码实现
2.1 将SKConv添加到YOLO11中
2.2 更改init.py文件
2.3 添加yaml文件
2.4 在task.py中进行注册
2.5 执行程序
3.修改后的网络结构图
4. 完整代码分享
5. GFLOPs
6. 进阶
7.总结
1.论文
官方论文:Selective Kernel Networks——点击即可跳转
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2. SKConv代码实现
2.1 将SKConv添加到YOLO11中
关键步骤一:将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/conv.py中
class SKConv(nn.Module):def __init__(self, features, WH, M=2, G=1, r=2, stride=1, L=32):""" ConstructorArgs:features: input channel dimensionality.WH: input spatial dimensionality, used for GAP kernel size.M: the number of branchs.G: num of convolution groups.r: the radio for compute d, the length of z.stride: stride, default 1.L: the minimum dim of the vector z in paper, default 32."""super(SKConv, self).__init__()d = max(int(features / r), L)self.M = Mself.features = featuresself.convs = nn.ModuleList([])for i in range(M):self.convs.append(nn.Sequential(nn.Conv2d(features,features,kernel_size=3 + i * 2,stride=stride,padding=1 + i,groups=G), nn.BatchNorm2d(features),nn.ReLU(inplace=False)))# self.gap = nn.AvgPool2d(int(WH/stride))# print("D:", d)self.fc = nn.Linear(features, d)self.fcs = nn.ModuleList([])for i in range(M):self.fcs.append(nn.Linear(d, features))self.softmax = nn.Softmax(dim=1)def forward(self, x):for i, conv in enumerate(self.convs):fea = conv(x).unsqueeze_(dim=1)if i == 0:feas = feaelse:feas = torch.cat([feas, fea], dim=1)fea_U = torch.sum(feas, dim=1)# fea_s = self.gap(fea_U).squeeze_()fea_s = fea_U.mean(-1).mean(-1)fea_z = self.fc(fea_s)for i, fc in enumerate(self.fcs):# print(i, fea_z.shape)vector = fc(fea_z).unsqueeze_(dim=1)# print(i, vector.shape)if i == 0:attention_vectors = vectorelse:attention_vectors = torch.cat([attention_vectors, vector],dim=1)attention_vectors = self.softmax(attention_vectors)attention_vectors = attention_vectors.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)fea_v = (feas * attention_vectors).sum(dim=1)return fea_v
2.2 更改init.py文件
关键步骤二:修改modules文件夹下的__init__.py文件,先导入函数
然后在下面的__all__中声明函数
2.3 添加yaml文件
关键步骤三:在/ultralytics/ultralytics/cfg/models/11下面新建文件yolo11_SKConv.yaml文件,粘贴下面的内容
- 目标检测
# 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. 'model=yolo11n.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, 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, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SKConv, [512]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 23], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
- 语义分割
# 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. 'model=yolo11n.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, 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, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SKConv, [512]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 23], 1, Segment, [nc, 32, 256]] # Segment(P3, P4, P5)
- 旋转目标检测
# 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. 'model=yolo11n.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, 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, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, SKConv, [512]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 23], 1, OBB, [nc, 1]] # OBB(P3, P4, P5)
温馨提示:本文只是对yolo11基础上添加模块,如果要对yolo11n/l/m/x进行添加则只需要指定对应的depth_multiple 和 width_multiple
# YOLO11n
depth_multiple: 0.50 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # layer channel multiple
max_channel:1024# YOLO11s
depth_multiple: 0.50 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
max_channel:1024# YOLO11m
depth_multiple: 0.50 # model depth multiple
width_multiple: 1.00 # layer channel multiple
max_channel:512# YOLO11l
depth_multiple: 1.00 # model depth multiple
width_multiple: 1.00 # layer channel multiple
max_channel:512 # YOLO11x
depth_multiple: 1.00 # model depth multiple
width_multiple: 1.50 # layer channel multiple
max_channel:512
2.4 在task.py中进行注册
关键步骤四:在parse_model函数中进行注册,添加SKConv
先在task.py导入函数
然后在task.py文件下找到parse_model这个函数,如下图,添加SKConv
2.5 执行程序
关键步骤五: 在ultralytics文件中新建train.py,将model的参数路径设置为yolo11_SKConv.yaml的路径即可
from ultralytics import YOLO
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from pathlib import Pathif __name__ == '__main__':# 加载模型model = YOLO("ultralytics/cfg/11/yolo11.yaml") # 你要选择的模型yaml文件地址# Use the modelresults = model.train(data=r"你的数据集的yaml文件地址",epochs=100, batch=16, imgsz=640, workers=4, name=Path(model.cfg).stem) # 训练模型
🚀运行程序,如果出现下面的内容则说明添加成功🚀
from n params module arguments0 -1 1 464 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [3, 16, 3, 2]1 -1 1 4672 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [16, 32, 3, 2]2 -1 2 9088 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [32, 32, 2, True]3 -1 1 18560 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [32, 64, 3, 2]4 -1 3 49152 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [64, 64, 3, True]5 -1 1 73984 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 128, 3, 2]6 -1 3 493248 ultralytics.nn.modules.conv.SKConv [128, 128, True]7 -1 1 295424 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 256, 3, 2]8 -1 2 560128 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [256, 256, 2, True]9 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5]10 -1 1 249728 ultralytics.nn.modules.block.C2PSA [256, 256, 1]11 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']12 [-1, 6] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1]13 -1 1 111296 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [384, 128, 1, False]14 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, 'nearest']15 [-1, 4] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1]16 -1 1 28000 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [192, 64, 1, False]17 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2]18 [-1, 13] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1]19 -1 1 86720 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [192, 128, 1, False]20 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2]21 [-1, 10] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1]22 -1 1 378880 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [384, 256, 1, True]23 [16, 19, 22] 1 464912 ultralytics.nn.modules.head.Detect [80, [64, 128, 256]]
YOLO11_SKConv summary: 453 layers, 3,173,568 parameters, 3,173,552 gradients, 7.9 GFLOPs
3.修改后的网络结构图
4. 完整代码分享
这个后期补充吧~,先按照步骤来即可
5. GFLOPs
关于GFLOPs的计算方式可以查看:百面算法工程师 | 卷积基础知识——Convolution
未改进的YOLO11n GFLOPs
改进后的GFLOPs
6. 进阶
可以与其他的注意力机制或者损失函数等结合,进一步提升检测效果
7.总结
通过以上的改进方法,我们成功提升了模型的表现。这只是一个开始,未来还有更多优化和技术深挖的空间。在这里,我想隆重向大家推荐我的专栏——<专栏地址:YOLO11入门 + 改进涨点——点击即可跳转 欢迎订阅>。这个专栏专注于前沿的深度学习技术,特别是目标检测领域的最新进展,不仅包含对YOLO11的深入解析和改进策略,还会定期更新来自各大顶会(如CVPR、NeurIPS等)的论文复现和实战分享。
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题目: 题解: func findFrequentTreeSum(root *TreeNode) (ans []int) {cnt : map[int]int{}maxCnt : 0var dfs func(*TreeNode) intdfs func(node *TreeNode) int {if node nil {return 0}sum : node.Val dfs(node.Left) dfs(node.Right)cnt[sum]if…...
【安全解决方案】深入解析:如何通过CDN获取用户真实IP地址
一、业务场景 某大型互联网以及电商公司为了防止客户端获取到真实的ip地址,以及达到保护后端业务服务器不被网站攻击,同时又可以让公安要求留存网站日志和排查违法行为,以及打击犯罪的时候,获取不到真实的ip地址,发现…...
git 免密的方法
方法一: 通过生成credential配置 git config --global credential.helper store 查看.gitconfig文件,发现多了一行 [credential] helper store 方法二: 修改仓库中.git/config文件 url http://账号:密码git.test.com.cn/test/xx.git或者带…...
如何用 obdiag 排查 OceanBase数据库的卡合并问题——《OceanBase诊断系列》14
1. 背景 卡合并在OceanBase中是一个复杂的问题,其产生可能源于多种因素。目前,对于卡合并的明确界定尚不存在统一标准,一方面,我们界定超过36小时未完成合并为合并超时,此时RS会记录ERROR日志;另一方面&am…...
hackme靶机渗透流程
一,搭建环境 本次测试使用hackme的靶机 攻击为kali(192.168.30.130)与物理机 二,信息收集 1.确定IP 先确定mac信息,再搭配主机扫描确定靶机的IP地址 00:0C:29:D0:F5:74 确定靶机地址为 192.168.30.133 2.扫描靶机…...
uniapp 常用的地区行业各种多选多选,支持回显,复制粘贴可使用
uniapp 常用的地区行业各种多选多选,支持回显 必须导入uni-popup 弹出层 该组件 1.目前项目开发中使用到这类似挺多的,记录一下,方便以后是使用 2.使用前提,目前不做无限级,只支持二维数组,模板里只循环了两…...
iOS 本地存储地址(位置)
前言: UserDefaults 存在沙盒的 Library --> Preferences--> .plist文件 CoreData 存在沙盒的 Library --> Application Support--> xx.sqlite 一个小型数据库里 (注:Application Support 这个文件夹已开始是没有的,只有当你写了存储代码,运行之后,目录里才会出…...
uni.showLoading 时禁止点击(防止表单重复提交) 小程序调取微信支付
在使用 uni.showLoading 时,如果需要禁用点击事件,可以在调用 uni.showLoading 之前设置全局的触摸事件为禁用状态,然后在 uni.hideLoading 之后再重新启用。 mask 选项是 uni.showLoading 的一个参数,当设置为 true 时,会显示遮罩,此时用户不能点击底层的任何内容。 // …...
济南网站制作工作室/开发一个app需要多少钱?
在linux下,安装tomcat后发现执行shutdown.sh不好使,以前在执行weblogic脚本stopWeblogic也出现过此现象,原因可能是命令端口更改之类等各种原因的导致其失效,与其排查错误,不如干脆自己写个一劳永逸的脚本,…...
专门做淘宝客网站/ip域名查询网
matlab 2011b中的函数cvexShowMatches()显示匹配图像是非常不爽。 执行如下代码: I1 imread(cameraman.tif);I2 imresize(imrotate(I1,-20), 1.2); points1 detectSURFFeatures(I1,MetricThreshold,10000);points2 detectSURFFeatures(I2,MetricThreshold,10000…...
公司可以做多个网站吗/武汉网络推广seo
1 Numpy数组 在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,…...
做网站用Linux还是win/个人网页模板
网络编程(c/s)与网站编程(b/s)的区别?网站编程是编写网页html,jsp,servelet等,只需要编写一端(server端),不需要编写client端,已经编写好了网络编程相对底层一些,服务端和客户端都需要编写,比如说QQ,msn,飞秋。网络编程…...
Windows wordpress搭建/制造企业网站建设
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无锡专业网站排名推广/网络营销和传统营销的区别有哪些
问题:本站对该题的题解方法,c下可ac, 用python测试结果TLE, 过不了倒数第二个testcase。详情: 我用了不同于题解方法ac后,看到题解很简洁,便照用python照写了一个测速度,结果TLE。而…...