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news 2025/9/24 15:41:30

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YOLOv11v10v8使用教程： YOLOv11入门到入土使用教程

YOLOv11改进汇总贴：YOLOv11及自研模型更新汇总

《Pinwheel-shaped Convolution and Scale-based Dynamic Loss for Infrared Small Target Detection》

一、模块介绍

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.16986

代码链接：https://github.com/JN-Yang/PConv-SDloss-Data

论文速览：

近年来，基于卷积神经网络（CNN）的红外小目标检测方法取得了出色的性能。然而，这些方法通常采用标准卷积，而忽略了考虑红外小目标像素分布的空间特性。因此，我们提出了一种新的风车形卷积（PConv）来替代骨干网络下层的标准卷积。PConv 更好地与暗淡小目标的像素高斯空间分布对齐，增强了特征提取，显著增加了感受野，并且仅引入了最小的参数增加。此外，虽然最近的损失函数结合了尺度和位置损失，但它们没有充分考虑这些损失在不同目标尺度上的不同灵敏度，从而限制了对微小目标的检测性能。为了克服这个问题，我们提出了一种基于尺度的动态（SD）损失，它根据目标大小动态调整尺度和位置损失的影响，从而提高网络检测不同尺度目标的能力。

总结：本文演示文中的PConv的使用方法。

⭐⭐本文二创模块仅更新于付费群中，往期免费教程可看下方链接⭐⭐

YOLOv11及自研模型更新汇总（含免费教程）文章浏览阅读366次，点赞3次，收藏4次。群文件2024/11/08日更新。,群文件2024/11/08日更新。_yolo11部署自己的数据集https://xy2668825911.blog.csdn.net/article/details/143633356

二、二创融合模块

2.1 相关二创模块及所需参数

该模块无二创模块。

class PConv2(nn.Module):''' Pinwheel-shaped Convolution using the Asymmetric Padding method. '''def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1):super().__init__()# self.k = kp = [(k, 0, 1, 0), (0, k, 0, 1), (0, 1, k, 0), (1, 0, 0, k)]self.pad = [nn.ZeroPad2d(padding=(p[g])) for g in range(4)]self.cw = Conv(c1, c2 // 4, (1, k), s=s, p=0)self.ch = Conv(c1, c2 // 4, (k, 1), s=s, p=0)self.cat = Conv(c2, c2, 2, s=1, p=0)def forward(self, x):yw0 = self.cw(self.pad[0](x))yw1 = self.cw(self.pad[1](x))yh0 = self.ch(self.pad[2](x))yh1 = self.ch(self.pad[3](x))return self.cat(torch.cat([yw0, yw1, yh0, yh1], dim=1))

2.2更改yaml文件 (以自研模型为例)

yam文件解读：YOLO系列 “.yaml“文件解读_yolo yaml文件-CSDN博客

打开更改ultralytics/cfg/models/11路径下的YOLOv11.yaml文件，替换原有模块。

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect
# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy,  技术指导QQ:2668825911⭐⭐# 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: 377 layers, 2,249,525 parameters, 2,249,509 gradients, 8.7 GFLOPs/258 layers, 2,219,405 parameters, 0 gradients, 8.5 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 377 layers, 8,082,389 parameters, 8,082,373 gradients, 29.8 GFLOPs/258 layers, 7,972,885 parameters, 0 gradients, 29.2 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary:  377 layers, 20,370,221 parameters, 20,370,205 gradients, 103.0 GFLOPs/258 layers, 20,153,773 parameters, 0 gradients, 101.2 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 521 layers, 23,648,717 parameters, 23,648,701 gradients, 124.5 GFLOPs/330 layers, 23,226,989 parameters, 0 gradients, 121.2 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 521 layers, 53,125,237 parameters, 53,125,221 gradients, 278.9 GFLOPs/330 layers, 52,191,589 parameters, 0 gradients, 272.1 GFLOPs#  n: [0.33, 0.25, 1024]
#  s: [0.50, 0.50, 1024]
#  m: [0.67, 0.75, 768]
#  l: [1.00, 1.00, 512]
#  x: [1.00, 1.25, 512]
# YOLO11n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, PConv2, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 2, RCRep2A, [128, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 4, RCRep2A, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 4, RCRep2A, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, RCRep2A, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF_WD, [1024, 7]] # 9# YOLO11n head
head:- [[3, 5, 7], 1, align_3In, [256, 1]] # 10- [[4, 6, 9], 1, align_3In, [256, 1]] # 11- [[-1, -2], 1, Concat, [1]] #12  cat- [-1, 1, RepVGGBlocks, []] #13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] #14- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] #15 cat- [-1, 1, Conv, [256, 3]] # 16- [13, 1, Conv, [512, 3]] #17- [13, 1, Conv, [1024, 3, 2]] #18- [[16, 17, 18], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)# ⭐⭐Powered by https://blog.csdn.net/StopAndGoyyy,  技术指导QQ:2668825911⭐⭐

2.3 修改train.py文件

创建Train脚本用于训练。

from ultralytics.models import YOLO
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'if __name__ == '__main__':model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/xy_YOLO/xy_yolov1-ConvNeXt.yaml')# model = YOLO(model='ultralytics/cfg/models/11/yolo11l.yaml')model.train(data='./datasets/data.yaml', epochs=1, batch=1, device='0', imgsz=320, workers=1, cache=False,amp=True, mosaic=False, project='run/train', name='exp',)