YOLOv11涨点改进| CVPR 2026 | 独家卷积+Mamba改进篇| 引入AKCMamba-YOLO中的CAKCMamba模块，助力小目标检测、遥感目标检测、图像分类、图像分割任务，高效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用 引入AKCMamba-YOLO中的CAKCMamba模块 改进YOLOv11网络模型，CAKCMamba 通过 AKConv/CAKC 自适应调整卷积采样位置，增强对不同尺度、不同形状和不规则目标的局部感知能力；再利用 AKSS2D/Mamba 状态空间模型沿二维空间方向建模长距离依赖关系，弥补普通卷积感受野有限的问题；最后结合 AKCAttention 对重要通道和目标相关特征进行重标定，抑制背景噪声和冗余响应。用于改进 YOLOv11时，该模块能够提升模型对小目标、遮挡目标、多尺度目标和复杂背景目标的检测能力，增强目标定位与分类特征的判别性；其优势在于相比普通卷积具有更强的全局上下文感知能力，相比 Transformer 注意力又具有更低的计算复杂度和更好的实时性，适合铁路行人、电力异物、工业巡检等对检测精度和推理速度都有要求的场景。

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本文目录

一、本文介绍

二、CAKCMamba模块介绍

2.1 AKCMamba-YOLO模型结构图

2.2 CAKCMamba模块的作用：

2.3 CAKCMamba模块的原理

2.4 CAKCMamba模块的优势

三、完整核心代码

四、手把手教你配置模块和修改tasks.py文件

1.首先在ultralytics/nn/newsAddmodules创建一个.py文件

2.在ultralytics/nn/newsAddmodules/__init__.py中引用

3.修改tasks.py文件

五、创建涨点yaml配置文件

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六、正常运行

二、CAKCMamba模块介绍

摘要：“仅需一次检测”（YOLO）系列算法一直是实时目标检测领域的基石，以其高效的卷积设计和快速推理能力而闻名。然而，该算法对卷积运算的依赖性本质上限制了其捕捉长距离依赖关系及丰富上下文信息的能力，导致在复杂场景中性能欠佳。近年来，状态空间模型（SSM）作为注意力机制的有效替代方案应运而生，能够以线性时间复杂度实现全局特征表示。本文提出AKCMamba-YOLO这一创新目标检测器，将 SSM 技术融入YOLO架构，并引入3CAKCMamba和4CAKCMamba模块，显著增强通道间交互作用与跨层语义融合能力。该设计在保持计算效率的同时提升了多尺度特征建模能力。为支持安全关键型应用，我们提供了包含2,975张复杂场景标注图像的铁路行人检测数据集。在COCO2017、电力塔异物检测数据集及自定义数据集上的实验表明，AKCMamba-YOLO相较于现有最先进基线方法在精度与速度方面均表现优异，非常适合实时且资源受限的应用场景。相关代