【iAFF介绍】
1. IAFF（迭代注意力特征融合）
iAFF通过引入多尺度通道注意力模块和迭代融合，更好的整合不同尺度和语义不一致的特征，有效解决特征融合问题，提高目标检测的精度。
特征融合，即不同层或分支的特征组合，是现代网络架构中普遍存在的一部分，通常通过简单的操作实现，例如加和串联，但这可能不是最佳选择。本文提出了一种统一且通用的方案，即注意力特征融合，适用于大多数常见场景，包括由短跳和长跳连接以及Inception层内部引起的特征融合。为了更好的融合具有不一致语义和尺度的特征，本文提出了一个多尺度通道注意力模块，解决了不同尺度特征融合时出现的问题。本文展示了特征图初始整合可能成为瓶颈，这个问题可以通过增加另一层注意力来缓解，称之为迭代注意力特征融合。使用较少的层或参数，获得更好的结果。
2. iAFF创新点
iAFF主要思想在于通过更精细的注意力机制来改善特征融合，从而增强CNN。它不仅处理了由于尺度和语义不一致而引起的特征融合问题，还引入了多尺度通道注意力模块，提供了一种统一且通用的特征融合方案。此外，iAFF通过迭代注意力特征融合来解决特征图初始整合可能成为的瓶颈。这种方法使得模型即使在层数或参数较少的情况下，也能区的较好的效果。
iAFF的创新点主要包括：
注意力特征融合：提出了一种新的特征融合方式，利用注意力机制来改善传统的简单特征融合方法（加和或串联）
多尺度通道注意力模块：解决了在不同尺度上融合特征时出现的问题，特别时语义和尺度不一致的特征融合问题。
迭代注意力特征融合（iAFF）：通过迭代的应用注意力机制来改善特征图的初步整合，克服了初步整合可能成为性能瓶颈的问题
这张图片是关于所提出的AFF（注意力特征融合）和IAFF（迭代注意力特征融合）的示意图。
（a）AFF：一个通过多尺度通道注意力模块（MS-CAM）来融合不同特征的基本框架。特征图X和Y通过MS-CAM和其他操作融合，产生输出Z
（b）iAFF：与AFF类似，但添加了迭代结构，输出Z回馈到输入，与X和Y一起再次经过MS-CAM和融合操作，以进一步细化特征融合过程
【yolov11框架介绍】
2024 年 9 月 30 日，Ultralytics 在其活动 YOLOVision 中正式发布了 YOLOv11。YOLOv11 是 YOLO 的最新版本，由美国和西班牙的 Ultralytics 团队开发。YOLO 是一种用于基于图像的人工智能的计算机模
Ultralytics YOLO11 概述
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
Key Features 主要特点
- 增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。
- 针对效率和速度进行优化：YOLO11 引入了精致的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度并保持准确性和性能之间的最佳平衡。
- 使用更少的参数获得更高的精度：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
- 跨环境适应性：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保最大的灵活性。
- 支持的任务范围广泛：无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测 (OBB)，YOLO11 旨在应对各种计算机视觉挑战。
与之前的版本相比，Ultralytics YOLO11 有哪些关键改进？
Ultralytics YOLO11 与其前身相比引入了多项重大进步。主要改进包括：
- 增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测。
- 优化的效率和速度：精细的架构设计和优化的训练管道可提供更快的处理速度，同时保持准确性和性能之间的平衡。
- 使用更少的参数获得更高的精度：YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
- 跨环境适应性：YOLO11可以跨各种环境部署，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。
- 支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，例如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向对象检测 (OBB)
【测试环境】
windows10 x64
ultralytics==8.3.0
torch==2.3.1
【改进流程】
1. 新增iAFF.py实现模块（代码太多，核心模块源码请参考改进步骤.docx）然后在同级目录下面创建一个__init___.py文件写代码
from .iAFF import *
2. 文件修改步骤
修改tasks.py文件
创建模型配置文件
yolo11-C3k2-iAFFyaml内容如下：
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# 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: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPss: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPsm: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPsx: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs# 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, C3k2_iAFF, [256, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 2, C3k2_iAFF, [512, False, 0.25]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 2, C3k2_iAFF, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 2, C3k2_iAFF, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9- [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10# YOLO11n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 2, C3k2_iAFF, [512, False]] # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 2, C3k2_iAFF, [256, False]] # 16 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 2, C3k2_iAFF, [512, False]] # 19 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 2, C3k2_iAFF, [1024, True]] # 22 (P5/32-large)- [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
3. 验证集成
git搜futureflsl/yolo-improve获取源码，然后使用新建的yaml配置文件启动训练任务：
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('yolo11-C3k2-iAFF.yaml') # build from YAML and transfer weights# Train the modelresults = model.train(data='coco128.yaml',epochs=100, imgsz=640, batch=8, device=0, workers=1, save=True,resume=False)成功集成后，训练日志中将显示iAFF模块的初始化信息，表明已正确加载到模型中。
【训练说明】
第一步：首先安装好yolov11必要模块，可以参考yolov11框架安装流程，然后卸载官方版本pip uninstall ultralytics，最后安装改进的源码pip install .
第二步：将自己数据集按照dataset文件夹摆放，要求文件夹名字都不要改变
第三步：分别打开train.py,coco128.yaml和模型参数yaml文件修改必要的参数，最后执行python train.py即可训练
【提供文件】
├── [官方源码]ultralytics-8.3.0.zip
├── train/
│ ├── coco128.yaml
│ ├── dataset/
│ │ ├── train/
│ │ │ ├── images/
│ │ │ │ ├── firc_pic_1.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_10.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_11.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_12.jpg
│ │ │ │ ├── firc_pic_13.jpg
│ │ │ ├── labels/
│ │ │ │ ├── classes.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_1.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_10.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_11.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_12.txt
│ │ │ │ ├── firc_pic_13.txt
│ │ └── val/
│ │ ├── images/
│ │ │ ├── firc_pic_100.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_81.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_82.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_83.jpg
│ │ │ ├── firc_pic_84.jpg
│ │ ├── labels/
│ │ │ ├── firc_pic_100.txt
│ │ │ ├── firc_pic_81.txt
│ │ │ ├── firc_pic_82.txt
│ │ │ ├── firc_pic_83.txt
│ │ │ ├── firc_pic_84.txt
│ ├── train.py
│ ├── yolo11-C3k2-iAFF.yaml
│ └── 训练说明.txt
├── [改进源码]ultralytics-8.3.0.zip
├── 改进原理.docx
└── 改进流程.docx 【常见问题汇总】
问：为什么我训练的模型epoch显示的map都是0或者map精度很低?
回答：由于源码改进过，因此不能直接从官方模型微调，而是从头训练，这样学习特征能力会很弱，需要训练很多epoch才能出现效果。此外由于改进的源码框架并不一定能够保证会超过官方精度，而且也有可能会存在远远不如官方效果，甚至精度会很低。这说明改进的框架并不能取得很好效果。所以说对于框架改进只是提供一种可行方案，至于改进后能不能取得很好map还需要结合实际训练情况确认，当然也不排除数据集存在问题，比如数据集比较单一，样本分布不均衡，泛化场景少，标注框不太贴合标注质量差，检测目标很小等等原因
【重要说明】
我们只提供改进框架一种方案，并不保证能够取得很好训练精度，甚至超过官方模型精度。因为改进框架，实际是一种比较复杂流程，包括框架原理可行性，训练数据集是否合适，训练需要反正验证以及同类框架训练结果参数比较，这个是十分复杂且漫长的过程。
