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
《CAF-YOLO: A Robust Framework for Multi-Scale Lesion Detection in Biomedical Imagery》
一、 模块介绍
论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.01897
代码链接：GitHub - xiaochen925/CAF-YOLO
论文速览：
物体检测在生物医学图像分析中至关重要，尤其是对于病变识别。虽然目前的方法能够熟练地识别和精确定位病变，但它们往往缺乏检测微小生物医学实体（例如，异常细胞、小于 3 毫米的肺结节）所需的精度，这些实体在血液和肺部病理学中至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了基于 YOLOv8 架构的 CAF-YOLO，这是一种灵活而强大的医疗对象检测方法，它利用了卷积神经网络 （CNN） 和转换器的优势。为了克服卷积核与远程信息交互能力受限的限制，我们引入了注意力和卷积融合模块 （ACFM）。该模块增强了全局和局部特征的建模，从而能够捕获长期特征依赖关系和空间自相关。此外，为了改善 transformer 架构中前馈网络 （FFN） 固有的受限单尺度特征聚合，我们设计了一个多尺度神经网络 （MSNN）。该网络通过提取不同尺度的特征来改进多尺度信息聚合。
总结：本文更新其中的ACFM模块使用教程。
⭐⭐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
该模块暂无二创。
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, Conv, [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, ACFMAttention, []] # 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',)
在train.py脚本中填入修改好的yaml路径，运行即可训练，数据集创建教程见下方链接。
YOLOv11入门到入土使用教程(含结构图)_yolov11使用教程-CSDN博客
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