YOLO11-seg分割：包裹分割数据集 | 原创自研 | 一种新颖的跨通道交互的高效率通道注意力EMCA，ECA改进版（四）

💡💡💡本文原创自研创新改进：基于ECA注意力，提出了一种新颖的EMCA注意力（跨通道交互的高效率通道注意力），保持高效轻量级的同时，提升多尺度提取能力

强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别

💡💡💡Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.931

改进结构图如下：

《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：

【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇】

【pose关键点检测】【yolo11-seg分割】

💡💡💡为本专栏订阅者提供创新点改进代码，改进网络结构图，方便paper写作！！！

💡💡💡适用场景：红外、小目标检测、工业缺陷检测、医学影像、遥感目标检测、低对比度场景

💡💡💡适用任务：所有改进点适用【检测】、【分割】、【pose】、【分类】等

💡💡💡全网独家首发创新，【自研多个自研模块】，【多创新点组合适合paper 】！！！

1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试：

2.数据集介绍

包裹分割数据集是一个精选的图片集合，专门为计算机视觉领域中与包裹分割相关的任务量身定制。这个数据集旨在帮助研究人员、开发者和爱好者们进行与包裹识别、分类和处理相关的项目。

该数据集包含了一系列展示不同背景和环境下各种包裹的多样化图片，是训练和评估分割模型的宝贵资源。无论您从事的是物流、仓库自动化还是任何需要精确包裹分析的应用，包裹分割数据集都提供了一个针对性强且全面的图片集，以提高您的计算机视觉算法的性能。

数据集结构

包装分割数据集的数据分布结构如下：

• 训练集：包含 1920 幅图像及其相应的注释。
• 测试集：由 89 幅图像组成，每幅图像都与各自的注释配对。
• 验证集：由 188 幅图像组成，每幅图像都有相应的注释。

应用

由包装分割数据集（Package Segmentation Dataset）推动的包装分割对于优化物流、加强最后一英里配送、改进制造质量控制以及促进智能城市解决方案至关重要。从电子商务到安全应用，该数据集是一项关键资源，促进了计算机视觉领域的创新，实现了多样化和高效的包装分析应用。

• 这幅图像显示了图像对象检测的一个实例，其特点是注释了边界框，并用掩码勾勒出识别出的对象。该数据集包含在不同地点、环境和密度下拍摄的各种图像。该数据集是开发该任务专用模型的综合资源。
• 这个例子强调了数据集的多样性和复杂性，突出了高质量传感器数据对于涉及无人机的计算机视觉任务的重要性。

标签可视化：

3.原始YOLO11-seg模型性能

3.1 训练结果可视化

YOLO11-seg summary (fused): 265 layers, 2,834,763 parameters, 0 gradients, 10.2 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Mask(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 6/6 [00:10<00:00,  1.79s/it]
                   all        188        693      0.875      0.921      0.925      0.839        0.9      0.902      0.926      0.809

Mask mAP50 为0.926

MaskPR_curve.png

预测结果如下：

4.ECA原理介绍

论文：https://arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf

本文的贡献总结如下:

1. 对SE模块进行了剖析，并分别证明了避免降维和适当的跨通道交互对于学习高性能和高效率的通道注意力是重要的。
2. 在以上分析的基础上，提出了一种高效通道注意模块(ECA)，在CNN网络上提出了一种极轻量的通道注意力模块，该模块增加的模型复杂度小，提升效果显著。
3. 在ImageNet-1K和MS COCO上的实验结果表明，本文提出的方法具有比目前最先进的CNN模型更低的模型复杂度，与此同时，本文方法却取得了非常有竞争力的结果。

作者设计了一个高效的channel attention机制，该方法保留了原有的通道一对一权重更新，并且通过local cross-channel interaction来提升结果。此外作者还设计了一个自动调节kernel size的机制来决定交叉学习的覆盖率。通过该ECA模块，作者在几乎一样的参数上获得了分类top-1 acc 2%的提升

ECA（ECA-Net）是一种新的卷积神经网络结构，它的优势在于以下几点：

1. 能够有效地捕捉长距离依赖关系。ECA-Net引入了一种新的通道注意力机制，可以对不同通道的特征进行加权，从而使网络能够更好地捕捉长距离依赖关系。
2. 参数量小、计算效率高。ECA-Net的参数量比传统的卷积神经网络更小，同时也能够在保证准确率的前提下大大提高计算效率。
3. 可以适应不同的输入尺寸。ECA-Net可以适应不同的输入尺寸，因此在处理不同大小的图像时具有很好的适应性。

总的来说，ECA-Net是一种非常有前途的卷积神经网络结构，它具有良好的性能和高效的计算能力，可以在计算机视觉等领域得到广泛的应用。

4. 1 EMCA改进-跨通道交互的高效率通道注意力

原理图如下：

ECA升级优化地方：对输入层分别进行AdaptiveAvgPool2d和AdaptiveMaxPool2d，然后在进行相加操作，好处：增强全局视角信息和不同尺度大小的特征

结合YOLO11结构图：

Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.931

YOLO11-seg-EMCA_attention summary (fused): 270 layers, 2,834,767 parameters, 0 gradients, 10.2 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Mask(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 6/6 [00:08<00:00,  1.42s/it]
                   all        188        693      0.873      0.912      0.929      0.837      0.877      0.916      0.931      0.819

5.系列篇

1）如何训练自己的数据集：包裹分割数据集

2）单头注意力模块，并行结合全局和局部信息提升分割能力

3） 空间频率注意力和通道转置注意力 ，恢复分割边缘细节

4） 原创自研 | 一种新颖的跨通道交互的高效率通道注意力EMCA

5） SPPF原创自研 | SPPF_attention，能够在不同尺度上更好的、更多的关注注意力特征信息

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