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1.模块介绍

PinwheelConv（风车状卷积）充分利用了IRST（红外搜索与跟踪）中的高斯分布特性，以极少的参数实现了高效且更大感受野的特性。此外，本文还提出了一种简单而高效的 SD 损失函数，有效缓解了标签 IoU 变化带来的不稳定性。通过与现有卷积模块和损失函数的广泛对比，所提出的方法在准确性和鲁棒性方面始终优于最先进的方法，展现出卓越的性能和广泛的应用潜力。

2.改进后的结构图

3.将PConv融合进YOLOv12

首先找到ultralytics下面的Conv文件夹新建PConv.py把下面代码写入：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fdef autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation"""Pad to 'same' shape outputs."""if d > 1:k = d * (k - 1) + 1 if