一、本文介绍

本文记录的是利用DSConv优化YOLOv11的目标检测方法研究。在一些特殊目标任务中，细长的管状结构在图像中所占比例小，且易受复杂背景干扰，模型难以精确区分细微的目标变化。普通的变形卷积虽然能适应目标的几何变形，但在处理细管状结构时，由于模型完全自由地学习几何变化，感知区域容易偏离目标，导致难以高效聚焦于细管状结构。==本文所引进的动态蛇形卷积，通过自适应地聚焦于管状结构的细弯局部特征，增强了对几何结构的感知，使改进后的模型能够更好地感知关键特征。==

专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
专栏地址：YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

二、DSConv原理介绍

基于拓扑几何约束的动态蛇卷积用于管状结构分割

DSConv（Dynamic Snake Convolution，动态蛇形卷积）模块的设计主要是为了更好地处理管状结构的分割任务，解决传统卷积在处理细管状结构时的不足。

2.1 原理：

• 给定标准2D卷积坐标$K$，中心坐标为$K_i = (x_i, y_i)$，$3\times3$内核$K$（ dilation为1）表示为$K = {(x - 1, y - 1), (x - 1, y), \cdots, (x + 1, y + 1)}$。
• 为了使卷积核更能聚焦于目标的复杂几何特征，引入变形偏移$\Delta$。但为避免感知场在细管状结构上偏离目标，使用迭代策略，依次选择每个目标待处理时的观察位置，确保注意力的连续性，防止因变形偏移过大而使感知场扩散太远。
• 在DSConv中，将标准卷积核在x轴和y轴方向上拉直。以大小为9的卷积核为例，在x轴方向，每个网格的具体位置表示为$K{i \pm c} = (x{i \pm c}, y{i \pm c})$，其中$c = {0, 1, 2, 3, 4}$表示到中心网格的水平距离。卷积核$K$中每个网格位置$K{i \pm c}$的选择是一个累积过程，从中心位置$Ki$开始，远离中心网格的位置取决于前一个网格的位置：$K{i + 1}$相比于$Ki$增加一个偏移$\Delta = {\delta | \delta \in [-1, 1]}$，偏移需要进行累加，以确保卷积核符合线性形态结构。在x轴方向上，公式表示为：$K{i \pm c} =
  \begin{cases}
  (x{i + c}, y{i + c}) = (x{i} + c, y{i} + \sum{i}^{i + c} \Delta y) \
  (x{i - c}, y{i - c}) = (x{i} - c, y{i} + \sum{i - c}^{i} \Delta y)
  \end{cases}$
  在y轴方向上的公式类似。
• 由于偏移$\Delta$通常是分数形式，采用双线性插值：$K = \sum_{K'} B(K', K) \cdot K'$，其中$K$表示分数位置，$K'$枚举所有整数空间位置，$B$是双线性插值核，可分离为两个一维核：$B(K, K') = b(K_x, K_x') \cdot b(K_y, K_y')$。

2.2 优势：

• 更好地适应管状结构：DSConv基于动态结构，能更好地适应细长的管状结构，从而更好地感知关键特征。
• 增强对几何结构的感知：通过自适应地聚焦于管状结构的细弯局部特征，增强了对几何结构的感知，有助于模型更准确地捕获管状结构的特征。
• 避免感知区域偏离：与变形卷积不同，DSConv通过引入约束，避免了感知区域在细管状结构上的偏离，使注意力更集中在目标上。

论文：https://arxiv.org/abs/2307.08388
源码：https://github.com/YaoleiQi/DSCNet

三、实现代码及YOLOv11修改步骤

模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：

https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/142818669