0. 前言
本文介绍了Conv2Former网络，并将其集成到ultralytics最新发布的YOLO26目标检测算法中，替换原有Backbone网络。Conv2Former的创新在于将自注意力简化为卷积调制操作，以线性复杂度实现全局建模，并使大核卷积的性能持续提升成为可能。将其作为YOLO的backbone，将使目标检测在保持线性计算复杂度的同时，获得大核卷积带来的持续性能增益，特别适合需要全局上下文理解、密集遮挡和小目标检测挑战的应用场景。Conv2Former-T在ImageNet上以4.4G FLOPs达到83.2%精度，在COCO上以48.0% AP超越Swin和ConvNeXt，证明了其作为视觉骨干网络的强大潜力。
专栏链接：YOLO系列算法改进专栏链接
专栏文章：YOLO26改进系列 | 卷积篇、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、C2PSA、Neck、检测头全方面保姆级优化合集 | 同样适配YOLOv11改进！！！
目录
0. 前言
1. Conv2Former网络简介
2. Conv2Former网络原理与创新点
🧠 Conv2Former网络基本原理
🎯 Conv2Former网络创新点
3. 具体改进步骤
🍀🍀步骤1：创建Conv2Former.py文件
🍀🍀步骤2：tasks.py文件修改
⚡1. Conv2Former网络导入
⚡2. Conv2Former网络注册
⚡3. 其他修改1（Ctrl+F搜索定位一下）
⚡4. 其他修改2（Ctrl+F搜索定位一下）
⚡5. 其他修改3（_predict_once函数修改）
🍀🍀步骤3：创建YAML配置文件
🍀🍀步骤4：新建train.py文件训练模型
🍀🍀步骤5：模型结构打印结果
1. Conv2Former网络简介
近年来，视觉Transformer由于强大的全局信息编码能力，已成为视觉识别领域最流行的网络架构。然而，在处理高分辨率图像时，其高昂的计算成本限制了下游任务中的应用。在本文中，我们深入研究了自注意力的内部结构，并提出了一种用于视觉识别的简单Transformer风格卷积神经网络。通过比较最近的ConvNets和视觉Transformer的设计原理，我们提出利用卷积调制操作来简化自注意力。我们表明，这种简单的方法能够更好地利用嵌套在卷积层中的大核卷积（≥7×7），并且当将卷积核大小从5×5逐渐增加到21×21时，我们观察到性能持续提升。我们使用所提出的卷积调制构建了一个分层ConvNets系列，称为Conv2Former。我们的网络简单且易于实现。实验表明，我们的Conv2Former在所有ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20K语义分割任务中，均优于现有的流行ConvNets和视觉Transformer，如Swin Transformer和ConvNeXt。
原始论文：</
