长白山网站学做管理平台wordpress主题 评论
【CPA-Enhancer介绍】
能够自适应地处理低照度，图像去雾等退化条件，提升物体检测能力。引入了链式思考提示机制，实现了对未知退化条件下图像的自适应增强。核心在于能够利用CoT提示对图像退化进行动态分析和适应。
1. CPA简介
CPA-Enhancer是一种通过链式思考（CoT）提示机制自适应调整增强策略的方法，用于在未知退化下的物体检测。
CPA-Enhance架构
CPA-Enhancer的创新点和改进机制可以从以下几个方面进行概括：
- 链式思考（CoT）提示：首先将链式思考（CoT）提示机制应用于物体检测任务重，通过逐步引导的方式处理未知退化图像的问题
- 自适应增强策略：提出了一种能够根据CoT提示动态调整其增强策略的自适应增强器，无需事先了解图像的退化类型
- 插件式模型设计：CPA-Enhancer设计为一个插件式模块，可以轻松地与任何现有的通用物体检测器集成，提升在退化图像上的检测性能
改进机制
CoT提示生成模块（CGM）：通过CoT提示生成模块动态生成与图像退化相关的上下文信息，使模型能够识别并适应不同类型的图像退化。
内容驱动提示块（CPB）：利用内容驱动提示快加强输入特征与CoT提示之间的交互，允许模型根据退化的类型调整其增强策略
端到端训练：CPA-Enhancer能够与目标检测器一起端到端的训练，无需单独的预训练过程或额外的监督信号。
总结：
CPA-Enhancer通过引入链式思考提示机制，实现了对未知退化条件下图像的自适应增强，该方法的核心在于能够利用CoT提示对图像退化进行动态分析和适应，从而显著提升物体检测性能，其插件式设计使其可以无缝集成到现有的检测框架中，为处理实际应用中遇到的各种退化提供了一种有效的解决方案，
【yolov11框架介绍】
2024 年 9 月 30 日，Ultralytics 在其活动 YOLOVision 中正式发布了 YOLOv11。YOLOv11 是 YOLO 的最新版本，由美国和西班牙的 Ultralytics 团队开发。YOLO 是一种用于基于图像的人工智能的计算机模
Ultralytics YOLO11 概述
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
Key Features 主要特点
- 增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。
- 针对效率和速度进行优化：YOLO11 引入了精致的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度并保持准确性和性能之间的最佳平衡。
- 使用更少的参数获得更高的精度：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
- 跨环境适应性：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保最大的灵活性。
- 支持的任务范围广泛：无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测 (OBB)，YOLO11 旨在应对各种计算机视觉挑战。
与之前的版本相比，Ultralytics YOLO11 有哪些关键改进？
Ultralytics YOLO11 与其前身相比引入了多项重大进步。主要改进包括：
- 增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测。
- 优化的效率和速度：精细的架构设计和优化的训练管道可提供更快的处理速度，同时保持准确性和性能之间的平衡。
- 使用更少的参数获得更高的精度：YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
- 跨环境适应性：YOLO11可以跨各种环境部署，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。
- 支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，例如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向对象检测 (OBB)
【测试环境】
windows10 x64
ultralytics==8.3.0
torch==2.3.1
【改进流程】
1. 新增CPAEnhancer.py实现模块（代码太多，核心模块源码请参考改进步骤.docx）然后在同级目录下面创建一个__init___.py文件写代码
from .CPAEnhancerimport *
2. 文件修改步骤
修改tasks.py文件
创建模型配置文件
yolo11-CPAEnhancer.yaml内容如下：
# 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, CPA_arch, []] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 1-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 2-P2/4- [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 4-P3/8- [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 6-P4/16- [-1, 2, C3k2, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 8-P5/32- [-1, 2, C3k2, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 10- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 11# YOLO11n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 7], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 14- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 5], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 17 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 14], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 20 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 11], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 23 (P5/32-large)- [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
3. 验证集成
git搜futureflsl/yolo-improve获取源码，然后使用新建的yaml配置文件启动训练任务：
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('yolo11-CPAEnhancer.yaml') # build from YAML and transfer weights# Train the modelresults = model.train(data='coco128.yaml',epochs=100, imgsz=640, batch=8, device=0, workers=1, save=True,resume=False)成功集成后，训练日志中将显示CPAEnhancer模块的初始化信息，表明已正确加载到模型中。
【训练说明】
第一步：首先安装好yolov11必要模块，可以参考yolov11框架安装流程，然后卸载官方版本pip uninstall ultralytics，最后安装改进的源码pip install .
第二步：将自己数据集按照dataset文件夹摆放，要求文件夹名字都不要改变
第三步：分别打开train.py,coco128.yaml和模型参数yaml文件修改必要的参数，最后执行python train.py即可训练
【提供文件】
├── [官方源码]ultralytics-8.3.0.zip
├── train/
│ ├── coco128.yaml
│ ├── dataset/
│ │ ├── train/
│ │ │ ├── images/
│ │ │ │ ├── firc_pic_1.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_10.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_11.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_12.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_13.jpg
│ │ │ ├── labels/
│ │ │ │ ├── classes.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_1.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_10.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_11.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_12.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_13.txt
│ │ └── val/
│ │ ├── images/
│ │ │ ├── firc_pic_100.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_81.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_82.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_83.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_84.jpg
│ │ ├── labels/
│ │ │ ├── firc_pic_100.txt
│ │ │ ├── firc_pic_81.txt
│ │ │ ├── firc_pic_82.txt
│ │ │ ├── firc_pic_83.txt
│ │ │ ├── firc_pic_84.txt
│ ├── train.py
│ ├── yolo11-CPAEnhancer.yaml
│ └── 训练说明.txt
├── [改进源码]ultralytics-8.3.0.zip
├── 改进原理.docx
└── 改进流程.docx 【常见问题汇总】
问：为什么我训练的模型epoch显示的map都是0或者map精度很低?
回答：由于源码改进过，因此不能直接从官方模型微调，而是从头训练，这样学习特征能力会很弱，需要训练很多epoch才能出现效果。此外由于改进的源码框架并不一定能够保证会超过官方精度，而且也有可能会存在远远不如官方效果，甚至精度会很低。这说明改进的框架并不能取得很好效果。所以说对于框架改进只是提供一种可行方案，至于改进后能不能取得很好map还需要结合实际训练情况确认，当然也不排除数据集存在问题，比如数据集比较单一，样本分布不均衡，泛化场景少，标注框不太贴合标注质量差，检测目标很小等等原因
【重要说明】
我们只提供改进框架一种方案，并不保证能够取得很好训练精度，甚至超过官方模型精度。因为改进框架，实际是一种比较复杂流程，包括框架原理可行性，训练数据集是否合适，训练需要反正验证以及同类框架训练结果参数比较，这个是十分复杂且漫长的过程。