YOLO11-seg分割：包裹分割数据集 | 新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力分割（八）

💡💡💡本文全网首发独家改进：多尺度卷积注意力（MSCA），有效地提取上下文信息，新颖度高，创新十足。

💡💡💡Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.936

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.原理介绍

论文：https://arxiv.org/pdf/2209.08575.pdf

摘要：介绍了一种用于语义分割的简单卷积网络体系结构SegNeXt。由于在编码空间信息时自我注意的效率，最近基于Transformer的模型已主导语义分割领域。在本文中，我们证明了卷积注意比Transformer中的自注意机制更有效地编码上下文信息。本文对已有成功分割方案进行了重审视并发现了几个有助于性能提升的关键成分，进而促使我们设计了一种新型的卷积注意力架构方案SegNeXt。在没有任何花哨的成分下，我们的SegNeXt显着改善了以前在流行基准测试 (包括ADE20K，Cityscapes，COCO-Stuff，Pascal VOC，Pascal Context和iSAID) 上最先进的方法的性能。值得注意的是，SegNeXt的性能优于EfficientNet-L2 w/ NAS-FPN，并且仅使用其1/10参数在Pascal VOC 2012测试一下排行榜上实现90.6% mIoU。与ad20k数据集上具有相同或更少计算的最新方法相比，SegNeXt平均实现了约2.0% mIoU改进。

设计了一种新的多尺度卷积注意（MSCA）模块。如图2 (a)所示，MSCA包含三个部分：深度卷积聚合局部信息，多分支深度条卷积捕获多尺度上下文，以及1×1卷积建模不同通道之间的关系。

结合YOLO11结构图：

Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.936

YOLO11-seg-MSCAAttention summary (fused): 292 layers, 2,970,507 parameters, 0 gradients, 10.5 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Mask(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 6/6 [00:08<00:00,  1.40s/it]
                   all        188        693       0.86      0.935      0.934      0.853      0.864      0.939      0.936      0.832

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

6）具有切片操作的SimAM注意力，魔改SimAM助力分割

7）全局到局部可控感受野模块GL-CRM ，量身为为多尺度变化而设计

8）新颖的多尺度卷积注意力（MSCA），即插即用，助力分割

9）新颖的双注意力块（DAB） | 24.12月最新成果