YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合

简介: YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合

一、本文介绍

本文记录的是基于U-Net V2的YOLOv11目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换YOLOv11的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域,增强对关键区域特征的提取,进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt_v2_b0pvt_v2_b1pvt_v2_b2pvt_v2_b3pvt_v2_b4pvt_v2_b5六种模型,以满足不同的需求。


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、U-Net V2模型轻量化设计

U-NET V2: RETHINKING THE SKIP CONNECTIONS OF U-NET FOR MEDICAL IMAGE SEGMENTATION

以下是对UNet V2网络的详细介绍:

2.1 出发点

  • 改进U-Net连接方式:传统U-Net基于模型中的连接方式在整合低层次和高层次特征时不够有效。例如在ResNet中,即使在大规模图像数据集上训练,网络学习恒等映射函数也可能存在困难。
  • 融合语义和细节信息:编码器提取的低层次特征细节丰富但语义信息不足且可能含噪声,高层次特征语义信息多但细节缺失(如对象边界)。简单通过拼接融合特征依赖网络学习能力,在医学影像数据有限的情况下是个挑战,且可能限制不同层次信息贡献并引入噪声,还会增加GPU内存消耗和计算量。

2.1 原理

2.2.1 语义和细节融合原理

  • 对于输入图像,首先用深度神经网络编码器提取多级特征。然后对于第i级特征图,通过简单的Hadamard乘积操作明确注入更高层次(含更多语义信息)和更低层次(捕捉更精细细节)的特征,增强第i级特征的语义和细节。最后将改进后的特征传输到解码器进行分辨率重建和分割。

    2.2.2 注意力机制原理

    • 语义和细节融合模块(SDI)中,首先对编码器生成的每一级特征$f{i}^{o}使f{i}^{1}=\phi{i}^{c}\left(\varphi{i}^{s}\left(f{i}^{0}\right)\right)1×1f{i}^{2}$。

2.3 结构

2.3.1 整体架构

编码器SDI模块解码器三个主要模块组成。

- **编码器**:对于输入图像$I$($I \in R^{H ×W ×C}$),`编码器`产生$M$级特征,第$i$级特征记为$f_{i}^{0}$($1 ≤i ≤M$),这些特征被传输到`SDI模块`进一步细化。
AI 代码解读

2.3.2 SDI模块

  • 首先应用空间和通道注意力机制并通过1×1卷积调整特征通道数得到$f{i}^{2}ijf{i}^{2}3×3f{ij}^{3}f{ij}^{4}$。最后对所有调整后的特征图应用元素级Hadamard乘积得到f5i,并将其发送到第i级解码器。
  • 解码器:接收SDI模块处理后的特征进行分辨率重建和分割。

在这里插入图片描述

2.4 优势

  • 性能优势
    • 在皮肤病变分割和息肉分割的多个公共医学图像分割数据集上进行评估,实验结果表明UNet V2在分割准确性上优于现有技术方法。例如在ISIC 2017数据集上,DSC分数比U - Net提高了1.44%,IoU分数提高了2.36%;在Kvasir - SEG数据集上,DSC分数比U - Net提高了11.0%
      • 效率优势
    • 保持了内存和计算效率。与UNet++相比,在使用NVIDIA P100 GPU进行实验时,UNet V2的参数更少,GPU内存使用量更小,FLOPs和FPS更优。例如在相同输入图像大小(1,3,256,256)下,UNet V2的参数为25.02M,而UNet++为29.87M;UNet V2的GPU内存使用量为411.42MB,UNet++为607.31MB

论文:https://arxiv.org/pdf/2311.17791
源码:https://github.com/yaoppeng/U-Net_v2

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/143077243

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
目录
打赏
0
0
0
0
161
分享
相关文章
RT-DETR改进策略【Neck】| ArXiv 2023,基于U - Net v2中的的高效特征融合模块:SDI(Semantics and Detail Infusion)
RT-DETR改进策略【Neck】| ArXiv 2023,基于U - Net v2中的的高效特征融合模块:SDI(Semantics and Detail Infusion)
105 16
RT-DETR改进策略【Neck】| ArXiv 2023,基于U - Net v2中的的高效特征融合模块:SDI(Semantics and Detail Infusion)
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT,增强空间信息的感知能力
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT,增强空间信息的感知能力
139 13
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT,增强空间信息的感知能力
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet,解决大核 ConvNets 难题
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet,解决大核 ConvNets 难题
196 12
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet,解决大核 ConvNets 难题
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标
73 10
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征,适应尺度变化大的目标
网络安全与信息安全:知识分享####
【10月更文挑战第21天】 随着数字化时代的快速发展,网络安全和信息安全已成为个人和企业不可忽视的关键问题。本文将探讨网络安全漏洞、加密技术以及安全意识的重要性,并提供一些实用的建议,帮助读者提高自身的网络安全防护能力。 ####
121 17
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
随着互联网的普及,网络安全问题日益突出。本文将从网络安全漏洞、加密技术和安全意识三个方面进行探讨,旨在提高读者对网络安全的认识和防范能力。通过分析常见的网络安全漏洞,介绍加密技术的基本原理和应用,以及强调安全意识的重要性,帮助读者更好地保护自己的网络信息安全。
91 10
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
随着互联网的普及,网络安全问题日益突出。本文将介绍网络安全的重要性,分析常见的网络安全漏洞及其危害,探讨加密技术在保障网络安全中的作用,并强调提高安全意识的必要性。通过本文的学习,读者将了解网络安全的基本概念和应对策略,提升个人和组织的网络安全防护能力。
网络安全与信息安全:关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
在数字化时代,网络安全和信息安全已成为我们生活中不可或缺的一部分。本文将介绍网络安全漏洞、加密技术和安全意识等方面的内容,并提供一些实用的代码示例。通过阅读本文,您将了解到如何保护自己的网络安全,以及如何提高自己的信息安全意识。
112 10
网络安全与信息安全:漏洞、加密与意识的交织
在数字时代的浪潮中,网络安全与信息安全成为维护数据完整性、保密性和可用性的关键。本文深入探讨了网络安全中的漏洞概念、加密技术的应用以及提升安全意识的重要性。通过实际案例分析,揭示了网络攻击的常见模式和防御策略,强调了教育和技术并重的安全理念。旨在为读者提供一套全面的网络安全知识框架,从而在日益复杂的网络环境中保护个人和组织的资产安全。
云计算与网络安全:云服务、网络安全、信息安全等技术领域的融合与挑战
本文将探讨云计算与网络安全之间的关系,以及它们在云服务、网络安全和信息安全等技术领域中的融合与挑战。我们将分析云计算的优势和风险,以及如何通过网络安全措施来保护数据和应用程序。我们还将讨论如何确保云服务的可用性和可靠性,以及如何处理网络攻击和数据泄露等问题。最后,我们将提供一些关于如何在云计算环境中实现网络安全的建议和最佳实践。