一、本文介绍
本文记录的是利用SPD-Conv优化YOLOv11的目标检测网络模型。在利用SPD-Conv在进行下采样特征图时保留了所有信息，避免了传统步长卷积和池化操作导致的细粒度信息丢失问题，从而使得神经网络能够学习到更有效的特征表示。在实际应用中能够显著提高检测和分类的准确性，尤其是在处理==小对象和低分辨率图像==时表现更为突出。
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、SPD - Conv介绍
SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块，用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积（strided convolution）和池化（pooling）层，它由空间到深度（Space-to-depth，SPD）层和非步长卷积（non - strided convolution）层组成。
2.1、SPD - Conv模块的设计原理
2.1.1 SPD层
SPD层对特征图进行下采样，同时在通道维度上保留所有信息，从而不会造成信息损失。具体来说，对于任何中间特征图X（大小为S×S×C1），SPD层将其切分为一系列子特征图。例如，子图f0,0 = X[0 : S : scale, 0 : S : scale]，f1,0 = X[1 : S : scale, 0 : S : scale]等。一般地，给定原始特征图X，子图fx,y由所有满足i + x和j + y能被scale整除的条目X(i, j)形成。因此，每个子图将X下采样为原来的1/scale。以scale = 2为例，会得到四个子图f0,0, f1,0, f0,1, f1,1，每个子图的形状为(S / 2, S / 2, C1)，将X下采样了2倍。然后，将这些子特征图沿通道维度进行拼接，得到一个特征图X'，其空间维度减小了scale倍，通道维度增加了scale²倍。换句话说，SPD将特征图X(S, S, C1)转换为中间特征图X'(S / scale, S / scale, scaleC1)。
2.1.2 非步长卷积层
在SPD特征转换层之后，添加一个非步长（即步长为1）卷积层，该卷积层具有C2个滤波器，其中C2 < scale²C1，进一步将X'(S / scale, S / scale, scaleC1)转换为X''(S / scale, S / scale, C2)。使用非步长卷积的原因是为了尽可能保留所有的判别特征信息。否则，例如使用步长为3的3×3滤波器，特征图会“缩小”，但每个像素仅被采样一次；如果步长为2，则会出现不对称采样，偶数行/列和奇数行/列将在不同时间被采样。一般来说，步长大于1会导致信息的无差别丢失，尽管表面上它似乎也能将特征图X(S, S, C1)转换为X''(S / scale, S / scale, C2)（但没有中间的X'）。
2.2、SPD - Conv模块的优势
- 通用性和统一性：
SPD-Conv可以应用于大多数CNN架构，并且以相同的方式替换步长卷积和池化操作。 - 提高准确性：通过在
YOLOv5和ResNet中应用SPD-Conv并进行实验，结果表明在对象检测和图像分类任务中，SPD-Conv能够显著提高检测和分类的准确性，尤其是在处理小对象和低分辨率图像时表现更为突出。例如，在对象检测任务中，与其他基线模型相比，使用SPD-Conv的YOLOv5-SPD在AP（平均精度）和APS（小对象的AP）指标上有明显提升；在图像分类任务中，ResNet18-SPD和ResNet50-SPD在Top-1准确率上明显优于其他基线模型。 - 保留信息：
SPD-Conv通过SPD层下采样特征图时保留了所有信息，避免了传统步长卷积和池化操作导致的细粒度信息丢失问题，从而使得神经网络能够学习到更有效的特征表示。 - 易于集成：
SPD-Conv可以轻松集成到流行的深度学习库如PyTorch和TensorFlow中，有可能产生更大的影响。
论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf
源码：https://github.com/LabSAINT/SPD-Conv
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：
