YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！

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一、动态蛇形卷积概述

1.1 RepViT文章简介

管状结构（例如血管、道路）是临床、自然界等各领域场景中十分重要的一种结构，其的精确分割可以保证下游任务的准确性与效率。然而这并不是一个简单的任务，主要的挑战源于细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征。
本文关注到管状结构细长连续的特点，并利用这一信息在神经网络以下三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。分别设计了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。我们同时给出了基于 2D 和 3D 的方法设计，通过实验证明了本文所提出的 DSCNet 在管状结构分割任务上提供了更好的精度和连续性

1.2 思考

在开始介绍工作之前，我想和读者讨论下在大模型时代下，专用分割方法的价值。

随着SAM（Segment Anything）[1]、Universal Model [2] 等一众非常优秀的分割基础模型的提出，越来越多的分割目标只需要在大模型的基础上，直接测试或简单微调，就能够得到让人十分满意的结果。这不免让人感到迷茫，继续做专用分割工作是否还有价值？后续的研究方向是否是要去拼大模型？或者站在前人的肩膀上去研究如何将大模型微调到专用领域？专注AI学术，关注B站博主：AI学术叫叫兽
值得注意的是，仍存在一些复杂的领域，大模型还未能够很好的覆盖（也许只是时间问题）。例如伪装目标、非显著性目标，以及本文所关注的特殊管状结构（占比小、特征弱且分布广）等等。同时，当分割的对象上升到3D乃至4D的数据时，一些复杂的结构（3D的血管、气管等）也困扰着大模型。当然，一些特殊的场景，需要非常高的精度，例如临床，1%的误差对于诊断都有着非常大的危险。
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因此，将专用模型与大模型相结合，会促进研究发展地更快、更好。大模型关注更多的是普适性，通用性和便捷性，在此基础上，大模型针对性地补充领域专有的特征信息，能够更加快捷地获得更高的精度。

1.3 动机

受到Deformable Convolution的启发，我们希望模型在学习特征的过程中，改变卷积核的形状，从而关注管状结构的核心结构特点。由此衍生出很多工作，并在视网膜血管的分割工作中得到了应用。然而在我们的初期实验中发现，由于管状结构所占比例较小，模型不可避免地失去对相应结构的感知，卷积核完全游离在目标以外。因此我们希望根据管状结构的特点来设计特定的网络结构，从而指导模型关注关键特征。

1.4 实验

该实验部分请详细阅读原文！
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1.5 总结

我们提出的框架针对细长管状结构进行了相应设计，并成功地将形态学特征与拓扑学知识融为一体，以共同指导模型自适应的分割。然而，其他形态学结构的目标是否也有类似的范式，并能够通过这一方法获得更好的性能仍然是一个有趣的话题。同时，我们也正在尝试将其进一步优化，能够作为基础大模型中的一个通用框架，为这类特征难以鉴别的结构提供一种可行的范式。

二、 改进教程

2.1 修改YAML文件

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2.2 新建py

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2.3 修改tasks.py

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三、验证是否成功即可

执行命令

python train.py

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