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制作商城网站模板,wordpress 评论发邮件,重庆市工程建设信息网官网新域名,网站建设服务协议模板摘要 本文提出了一种基于YOLO11-MM框架的多模态目标检测改进方法#xff0c;通过引入多尺度注意力聚合模块(MSAA)实现红外与可见光特征的高效融合。MSAA模块采用多尺度卷积和空间/通道双注意力机制#xff0c;有效提升了模型在复杂场景下的检测性能。实验在FLIR、M3FD和LLVI…摘要本文提出了一种基于YOLO11-MM框架的多模态目标检测改进方法通过引入多尺度注意力聚合模块(MSAA)实现红外与可见光特征的高效融合。MSAA模块采用多尺度卷积和空间/通道双注意力机制有效提升了模型在复杂场景下的检测性能。实验在FLIR、M3FD和LLVIP等数据集上验证了该方法的有效性特别是在处理目标尺度差异大、低对比度等挑战时表现突出。文章详细介绍了模块实现、代码集成和训练配置为多模态目标检测研究提供了实用参考。目录一、引言二、多尺度注意力聚合模块Multi-Scale Attention Aggregation ModuleMSAA一、核心思想MSAA × YOLO11-MM × 多模态特征聚合二、突出贡献MSAA 在 YOLO11-MM 中的实际价值三、优势特点FLIR / M3FD / LLVIP 多数据集实战表现四 代码说明三、逐步手把手添加MSAA3.1 第一步3.2 第二步3.3 第三步3.4 第四步四 完整yaml五 训练代码和结果5.1 模型训练代码5.2 模型训练结果六 总结一、引言本文围绕YOLO11-MM 多模态目标检测框架的结构改进与性能优化展开研究重点探讨通过引入多尺度注意力聚合模块Multi-Scale Attention Aggregation ModuleMSAA实现红外Infrared与可见光Visible特征之间的高效交互与深度融合从而提升模型在复杂场景下的目标检测鲁棒性与整体准确性。在具体实现层面本文系统分析多尺度注意力聚合模块Multi-Scale Attention Aggregation ModuleMSAA在红外–可见光特征融合中的应用方式与插入位置旨在探索一种兼顾性能与效率的多模态融合策略。基于多组对比实验本文采用中期融合Middle Fusion作为主要实现方案重点研究MSAA在多尺度特征层级中的介入时机对特征表达能力及最终检测性能的影响使模型能够在不同语义层级上实现更加充分和有效的信息交互。需要特别说明的是本文实验所采用的数据集为FLIR 数据集的子集而非完整 FLIR 数据集。在进行实验复现或进一步扩展研究时读者需注意数据划分与配置设置上的差异以避免因数据规模或分布不一致而导致的结果偏差。希望本文的研究思路与工程实践经验能够为多模态目标检测领域的研究者与工程实践者提供具有参考价值的技术借鉴与实现范式。二、多尺度注意力聚合模块Multi-Scale Attention Aggregation ModuleMSAA论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.10530代码链接https://github.com/XiaoBuL/CM-UNet一、核心思想MSAA × YOLO11-MM × 多模态特征聚合多尺度注意力聚合模块MSAAMulti-Scale Attention Aggregation Module的核心思想是在红外与可见光特征完成初步融合之后通过多尺度卷积与空间/通道双注意力机制对跨模态特征进行进一步聚合与精炼从而压缩冗余信息并强化判别性表达。在 YOLO11-MM 多模态检测框架中MSAA 接收来自红外与可见光的等尺度特征通常位于中高层特征金字塔首先在通道维度进行拼接并通过卷积降维随后引入多尺度卷积分支3x3、5x5、7x7捕获不同感受野下的上下文信息并在空间维度与通道维度分别施加注意力约束“多尺度建模 空间/通道协同调制”的设计使 MSAA 能够在多模态场景中有效兼顾目标结构、尺度变化与模态互补特性。二、突出贡献MSAA 在 YOLO11-MM 中的实际价值MSAA 在 YOLO11-MM 多模态框架中的突出贡献在于将多模态融合从简单特征叠加提升为“多尺度上下文感知 双重注意力精炼”的结构化聚合过程显著增强了融合特征的表达质量。从论文与代码实现角度来看其关键贡献体现在三个方面1多尺度上下文聚合通过并行卷积核建模不同尺度信息缓解 FLIR 与 M3FD 场景中目标尺度差异大、语义跨度大的问题2空间注意力聚焦关键区域利用均值池化与最大池化生成空间注意力图抑制背景噪声与无关区域3通道注意力重标定模态贡献通过全局池化与轻量 MLP 结构动态调节不同通道尤其是跨模态通道的重要性。三、优势特点FLIR / M3FD / LLVIP 多数据集实战表现从多数据集实验与工程实践角度来看MSAA 在 YOLO11-MM 框架中展现出显著的优势特点并且在不同类型的多模态数据集上均具备良好的适应性。在FLIR 红外–可见光数据集中MSAA 能够有效缓解红外热噪声与可见光低对比度问题使模型更加关注行人、车辆等目标的结构边缘在M3FD 遥感多模态数据集中多尺度卷积与空间注意力机制对大场景、小目标共存的情况尤为友好有助于提升对复杂背景下目标的感知能力在LLVIP 低照度行人检测数据集中通道注意力能够动态调整红外与可见光的贡献比例提高夜间和弱光条件下的检测鲁棒性。四 代码说明# 论文: Efficient Visual State Space Model for Image Deblurring (CVPR 2025) # 链接: https://arxiv.org/pdf/2405.10530 # 模块作用: 双路融合后以多尺度卷积与通道/空间注意力聚合压缩跨模态冗余并输出单路判别表征。 import torch import torch.nn as nn class _MSAAChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels: int, reduction: int 4) - None: super().__init__() red max(in_channels // reduction, 1) self.avg_pool nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, red, 1, biasFalse), nn.ReLU(inplaceTrue), nn.Conv2d(red, in_channels, 1, biasFalse), ) self.sigmoid nn.Sigmoid() def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: avg self.fc(self.avg_pool(x)) mx self.fc(self.max_pool(x)) return self.sigmoid(avg mx) class _MSAASpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size: int 7) - None: super().__init__() padding kernel_size // 2 self.conv nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, paddingpadding, biasFalse) self.sigmoid nn.Sigmoid() def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: avg_out torch.mean(x, dim1, keepdimTrue) max_out, _ torch.max(x, dim1, keepdimTrue) y torch.cat([avg_out, max_out], dim1) y self.conv(y) return self.sigmoid(y) class FusionConvMSAA(nn.Module): def __init__( self, dim: int | None None, factor: float 4.0, spatial_kernel: int 7, reduction: int 4, ) - None: super().__init__() self.dim dim self.factor float(factor) self.spatial_kernel int(spatial_kernel) self.reduction int(reduction) self._built False self._c None self._mid None self.down: nn.Module | None None self.conv3: nn.Module | None None self.conv5: nn.Module | None None self.conv7: nn.Module | None None self.spatial_attn: nn.Module | None None self.channel_attn: nn.Module | None None self.up: nn.Module | None None def _build_if_needed(self, c: int) - None: if self._built and self._c c: return mid max(int(c // self.factor), 1) self.down nn.Conv2d(c * 2, mid, kernel_size1, stride1) self.conv3 nn.Conv2d(mid, mid, kernel_size3, stride1, padding1) self.conv5 nn.Conv2d(mid, mid, kernel_size5, stride1, padding2) self.conv7 nn.Conv2d(mid, mid, kernel_size7, stride1, padding3) self.spatial_attn _MSAASpatialAttention(kernel_sizeself.spatial_kernel) self.channel_attn _MSAAChannelAttention(mid, reductionself.reduction) self.up nn.Conv2d(mid, c, kernel_size1, stride1) self._built True self._c c self._mid mid def forward(self, x1, x2None): if x2 is None and isinstance(x1, (list, tuple)): x1, x2 x1 if not isinstance(x1, torch.Tensor) or not isinstance(x2, torch.Tensor): raise TypeError(FusionConvMSAA 需要两路输入张量) if x1.shape ! x2.shape: raise ValueError(fFusionConvMSAA 要求两路输入形状一致got {x1.shape} vs {x2.shape}) _, c, _, _ x1.shape self._build_if_needed(c) x torch.cat([x1, x2], dim1) x self.down(x) res x x3 self.conv3(x) x5 self.conv5(x) x7 self.conv7(x) xs x3 x5 x7 xs xs * self.spatial_attn(xs) xc self.channel_attn(x) out self.up(res xs * xc) return out三、逐步手把手添加MSAA3.1 第一步在 ultralytics/nn 目录下面新建一个叫 fusion的文件夹然后在里面分别新建一个.py 文件把注意力模块的“核心代码”粘进去。注意 如果你使用我完整的项目代码这个 fusion文件夹已经有了、里面的模块也是有的直接使用进行训练和测试如果没有你只需要在里面新建一个 py 文件或直接修改已有的即可如下图所示。3.2 第二步第二步在该目录下新建一个名为__init__.py的 Python 文件如果使用的是我项目提供的工程该文件一般已经存在无需重复创建然后在该文件中导入我们自定义的注意力EMA具体写法如下图所示。3.3 第三步第三步找到ultralytics/nn/tasks.py文件在其中完成我们模块的导入和注册如果使用的是我提供的项目工程该文件已自带无需新建。具体书写方式如下图所示3.4 第四步第四步找到ultralytics/nn/tasks.py文件在parse_model方法中加入对应配置即可具体书写方式如下图所示。elif m in frozenset({FusionConvMSAA}): # Expect exactly two inputs; output channels follow the left branch if isinstance(f, int) or len(f) ! 2: raise ValueError(f{m.__name__} expects 2 inputs, got {f} at layer {i}) c_left, c_right ch[f[0]], ch[f[1]] # Auto infer dim if not provided (None or missing) if len(args) 0: args.insert(0, c_left) elif args[0] is None: args[0] c_left c2 c_left四 完整yaml训练信息summary: 328 layers, 5,041,466 parameters, 5,041,450 gradients, 10.7 GFLOPs# Ultralytics YOLOMM Mid-Fusion (GCBAM Test) # 在 P4/P5 融合后插入 GCBAM分组 CBAM 增强单路输入、通道保持。 # 使用注释 # - 模块: GCBAM分组通道空间注意力单路输入 # - 输入: [B,C,H,W]输出通道与输入一致 # - 约束: C 必须能被 group 整除 # - 参数(args)顺序: [channel, group, reduction] # · channel: 传 null 使用运行时输入通道自动推断推荐 # · group: int示例 8通道分组数需整除 C # · reduction: int默认 4通道注意力压缩比 # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants # [depth, width, max_channels] n: [0.50, 0.25, 1024] s: [0.50, 0.50, 1024] m: [0.50, 1.00, 512] l: [1.00, 1.00, 512] x: [1.00, 1.50, 512] backbone: # RGB路径 (层0-10) - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2], RGB] # 0-P1/2 RGB路径起始 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]] # 2 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 (RGB_P3) - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]] # 4 - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 2, C3k2, [512, True]] # 6 (RGB_P4) - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 8 - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9 - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10 (RGB_P5) # X路径 (层11-21) - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2], X] # 11-P1/2 X路径起始 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 12-P2/4 - [-1, 2, C3k2, [256, False, 0.25]] # 13 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 14-P3/8 (X_P3) - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]] # 15 - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 16-P4/16 - [-1, 2, C3k2, [512, True]] # 17 (X_P4) - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 18-P5/32 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 19 - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 20 - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 21 (X_P5) # P4 / P5 融合 GCBAM - [[6, 17], 1, Concat, [1]] # 22: P4 融合 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 23: Fused_P4 - [-1, 1, GCBAM, [null, 8, 4]] # 24: Fused_P4_GCBAMgroup8 - [[10, 21], 1, Concat, [1]] # 25: P5 融合 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 26 - [-1, 1, C2PSA, [1024]] # 27: Fused_P5 - [-1, 1, GCBAM, [null, 8, 4]] # 28: Fused_P5_GCBAM head: # 自顶向下路径 (FPN) - [28, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]] # 29 Fused_P5_GCBAM 上采样 - [[-1, 24], 1, Concat, [1]] # 30 Fused_P4_GCBAM - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 31 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]] # 32 - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # 33 RGB_P3(4) - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 34 (P3/8-small) # 自底向上路径 (PAN) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 35 - [[-1, 31], 1, Concat, [1]] # 36 - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 37 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 38 - [[-1, 27], 1, Concat, [1]] # 39 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 40 (P5/32-large) - [[34, 37, 40], 1, Detect, [nc]] # 41 Detect(P3, P4, P5)五 训练代码和结果5.1 模型训练代码import warnings from ultralytics import YOLOMM # 1. 可选屏蔽 timm 的未来弃用警告不影响训练仅减少控制台噪音 warnings.filterwarnings( ignore, categoryFutureWarning, messageImporting from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers ) if __name__ __main__: # 2. 加载多模态模型配置RGB IR # 这里使用官方提供的 yolo11n-mm-mid 配置你也可以换成自己的 yaml model YOLOMM(ultralytics/cfg/models/fusion/yolo11n-mm-mid-msaa.yaml) # 3. 启动训练 model.train( dataFLIR3C/data.yaml, # 多模态数据集配置上一节已经编写 epochs10, # 训练轮数实际实验中建议 100 起步 batch4, # batch size可根据显存大小调整 imgsz640, # 输入分辨率默认 640可与数据集分辨率统一 device0, # 指定 GPU idCPU 训练可写 cpu workers4, # dataloader 线程数Windows 一般 0~4 比较稳 projectruns/mm_exp, # 训练结果保存根目录 namertdetrmm_flir3c, # 当前实验名对应子目录名 # resumeTrue, # 如需从中断的训练继续可打开此项 # patience30, # 早停策略连降若干轮 mAP 不提升则停止 # modalityX, # 模态消融参数默认由 data.yaml 中的 modality_used 决定 # cacheTrue, # 启用图片缓存加快 IO内存足够时可打开 )5.2 模型训练结果六 总结到这里本文的正式内容就告一段落啦。最后也想郑重向大家推荐我的专栏 「YOLO11-MM 多模态目标检测」。目前专栏整体以实战为主每一篇都是我亲自上手验证后的经验沉淀。后续我也会持续跟进最新顶会的前沿工作进行论文复现并对一些经典方法及改进机制做系统梳理和补充。✨如果这篇文章对你哪怕只有一丝帮助欢迎订阅本专栏、关注我并私信联系我会拉你进入 「YOLO11-MM 多模态目标检测」技术交流群 QQ 群你的支持就是我持续输出的最大动力✨