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在结构裂缝像素级分割任务中，现有方法存在诸多挑战。卷积神经网络（CNNs）虽有较强的局部特征提取能力，但有限的感受野使其难以建模图像全局的不规则依赖关系，导致分割不连续、背景噪声抑制弱；Vision Transformer（ViT）虽能捕捉不规则像素依赖，但自注意力机制计算复杂度高，内存占用大，不利于在资源受限设备上部署；基于 Mamba 的方法在处理裂缝图像时，其视觉状态空间（VSS）块结构和扫描策略难以有效捕捉裂缝形态和纹理，且常通过线性层处理特征图，限制了对裂缝特征的选择性增强或抑制。为解决这些问题，提出了轻量级门控瓶颈卷积（Gated Bottleneck Convolution，GBC），旨在在降低参数数量和计算成本的同时，增强模型对裂缝形态信息的建模能力。
上面是原模型，下面是改进模型
1. 门控瓶颈卷积GBC介绍
GBC 的理论核心是通过低秩近似和门控机制，在减少模型计算量的同时，增强其对裂缝特征的提取能力。在卷积操作中，传统方式计算量较大。GBC 引入瓶颈卷积，采用低秩近似的方法，将高维矩阵映射到低维空间，从而降低计算复杂度。这一操作使得模型在处理裂缝图像时，能更高效地提取特征，同时减少资源消耗。另外，门控机制为每个空间位置和通道赋予动态特征，让模型可以根据不同的裂缝特征进行自适应调整，增强对裂缝细节的捕捉能力，提高分割精度。
从提供的图片来看，门控瓶颈卷积GBC模块主要包含以下几个部分：
GBC 主要包含瓶颈卷积层、门控机制以及残差连接这几个关键部分。输入的特征会先保留一份用于后续的残差连接。之后，特征进入瓶颈卷积层，这一层通过特殊的卷积方式减少参数数量和计算量。经过瓶颈卷积处理后，特征再依次经过归一化和激活函数进行处理，得到两组特征。这两组特征通过哈达玛积组合形成门控特征图，门控特征图进一步经过瓶颈卷积细化细节。最后，将细化后的特征与最初保留的特征进行残差连接，得到最终输出。这种结构设计保证了模型在有效提取裂缝特征的同时，能够避免信息丢失，增强模型的鲁棒性，从而实现更精准的裂缝分割。
2. YOLOv11与门控瓶颈卷积GBC的结合
在 YOLOv11 中，用 MFM（调制融合模块）替换 concat，能根据特征重要性动态调整权重，相比简单拼接，可更有效突出关键特征。这能增强特征交互，提升模型对目标的特征表达能力，进而提高检测精度和对复杂场景的适应性 。
3. 门控瓶颈卷积GBC代码部分
视频讲解：
YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub
用一篇论文教您如何使用YOLOv11改进模块写一篇1、2区论文_哔哩哔哩_bilibili
YOLOv11模型改进讲解，教您如何修改YOLOv11_哔哩哔哩_bilibili
YOLOv11全部代码,现有几十种改进机制。
4. 门控瓶颈卷积GBC引入到YOLOv11中
第一: 将下面的核心代码复制到D:\model\yolov11\ultralytics\change_model路径下，如下图所示。
第二：在task.py中导入包
第三：在YOLOv11\ultralytics\nn\tasks.py中的模型配置部分下面代码
第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中
第五：运行成功
from sympy import falsefrom ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorldif __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model = YOLO(r"E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\models\11\yolo11_GBC.yamy")\.load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt') # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data=r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',epochs=300,imgsz=640,batch=64,# cache = False,# single_cls = False, # 是否是单类别检测# workers = 0,# resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',amp = True)