YOLOv12涨点改进 | ICCV 2025 | 独家创新首发、Conv卷积改进篇 | 引入轻量 MKIR多核卷积倒残差模块，捕获细粒度细节与广域上下文信息，适合医学图像分割、目标检测任务有效涨点

一、本文介绍

🔥本文给大家介绍使用MKIR模块改进YOLOv12模型，能够显著提升特征提取的多样性和多尺度表达能力，同时大幅减少模型参数和计算量，使检测模型更加轻量、高效，适合在实时和边缘设备上部署。相比传统卷积模块，MKIR能更好地适应各种目标尺寸和复杂场景，提升小目标检测效果，并为后续与注意力机制结合提供坚实基础，实现“更快、更小、更强”的目标检测性能。

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YOLOv12专栏改进目录：YOLOv12改进包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、A2C2f二次创新、独家创新等几百种创新点改进。

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本文目录

一、本文介绍

二、MKIR模块介绍

MK-UNet详细网络结构图：

2.1 MKIR 模块的作用：

2.2 MKIR 模块的原理

2.3 MKIR 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

🚀 创新改进: yolov12n_A2C2f_MKIR.yaml

六、正常运行

二、MKIR模块介绍

摘要：在本文中，我们介绍了MK-UNet，这是一种面向医疗图像分割的超轻量级、多核U形卷积神经网络（CNN）的范式转变。MK-UNet的核心是我们设计的多核深度卷积模块（MKDC），它能够通过多个卷积核高效处理图像，同时捕捉复杂的多分辨率空间关系。MK-UNet还通过复杂的注意力机制（包括通道、空间和分组门控注意力）强调图像的显著特征。我们的MK-UNet网络仅拥有0.316M参数和0.314G FLOPs，不仅极其轻量，而且在六个二分类医疗图像基准测试中，提供了比最先进（SOTA）方法更高的分割精度。具体来说，MK-UNet在DICE评分上优于TransUNet，同时参数和FLOPs分别减少了近333→和123→。类似地，与UNeXt相比，MK-UNet表现出更优的分割性能，在DICE评分上提升了高达6.7%，而同时参数减少了4.7→。我们的MK-UNet还优于其他近期的轻量级网络，如MedT、CMUNeXt、EGE-