YOLOv12改进策略【独家融合改进】| RCSOSA + EUCB + CSFCN
一、本文介绍
本文记录的是利用RCSOSA + EUCB + CSFCN改进YOLOv12，分别涉及骨干、颈部和检测头部分的改进。一方面按照此配置，其工作量及创新程度能够满足论文发表的需求，另一方面是一些难以融合多个YAML的举例，以帮助大家理解如何将多个YAML整合到一个YAML中。
专栏目录：YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进
专栏地址：YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！
文章目录
- 一、本文介绍
- 二、RCS-OSA介绍
- 2.1 原理
- 2.1.1 OSA模块
- 2.1.2 RCS模块
- 2.2 结构
- 2.3 优势
- 三、EUCB介绍
- 3.1 设计出发点
- 3.2 结构
- 3.3 优势
- 四、CFC和SFC模块原理介绍
- 4.1 CFC模块
- 4.1.1 设计出发点
- 4.1.2 结构
- 4.1.3 优势
- 4.2 SFC模块
- 4.2.1 设计出发点
- 4.2.2 结构
- 4.2.3 优势
- 五、修改步骤
- 六、yaml模型文件
- 6.1 模型改进⭐
- 七、成功运行结果
二、RCS-OSA介绍
RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection
为克服DenseNet中密集连接的低效问题，同时为了在YOLO架构中更好地进行特征提取和信息融合，提高计算效率和检测性能，设计了RCS-OSA模块。
2.1 原理
2.1.1 OSA模块
One-Shot Aggregation (OSA)模块通过用多感受野表示多样化特征，并在最后特征图中仅聚合一次所有特征来克服DenseNet的低效。
2.1.2 RCS模块
将RCS与OSA结合，RCS模块的重复堆叠确保了特征的重用，并增强了相邻层特征之间不同通道的信息流。
RCS的结构。(a)培训阶段的RepVGG。(b)模型推理（或部署）期间的RepCo