YOLO11添加小波卷积

实现小波卷积层 WTConv 的方法
为了在 YOLOv11 中添加或实现小波卷积层 (WTConv)，需要理解其工作原理并修改模型架构文件。具体操作如下：
修改配置文件
首先，需调整 yolo11WTConv.yaml 文件以支持新的卷积层定义。这涉及更改骨干网络部分，使其包含自定义的小波卷积模块。
backbone:
- [focus, [3, 64, 3]] # 原始Focus层保持不变
- [wtconv, [64, 128, 3]] # 添加WTConv替代传统Conv
...
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此处的 wtconv 表示引入了基于小波变换的大感受野卷积单元[^1]。
定义 WTConv 类
接着，在 Python 脚本中创建一个新的类来表示这个特殊的卷积方式。该类继承自 PyTorch 的 nn.Module 并重写 forward 函数完成具体的前向传播逻辑。
import torch.nn as nn
from torchvision.transforms.functional import fft

class WTConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):
super(WTConv, self).__init__()

# 初始化标准卷积核和其他必要的组件
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
out_channels=out_channels,
kernel_size=kernel_size,
stride=stride,
padding=padding)

# 小波变换参数设置
...

def forward(self, x):
# 对输入张量执行快速傅里叶变换(FFT),模拟离散小波变换效果
transformed_x = fft(x)

# 应用常规卷积运算之前先处理频域信号
output = self.conv(transformed_x.real.float())

return output
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上述代码片段展示了如何构建一个简单的 WTConv 层实例[^3]。注意实际应用中小波变换的具体实现可能更加复杂，取决于所选算法及其对应的库函数调用形式。
集成至训练流程
最后一步是在主程序入口处加载经过改造后的模型结构，并按照既定计划启动训练过程。
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(r'D:\yolo\yolov11\ultralytics-main\datasets\yolo11WTConv.yaml')

# 设置其他超参...

model.train(
data=r'D:\yolo\yolov11\ultralytics-main\datasets\data.yaml',
cache=False,
imgsz=640,
epochs=2,
single_cls=False,
batch=2,
close_mosaic=10,
workers=0,
device='0',
optimizer='SGD',
amp=False,
project='runs/train',
name='exp'
)
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通过以上步骤可以在 YOLOv11 上成功部署带有大感受野特性的新型卷积算子——WTConv[^2]。