CCViM Block（上下文聚类视觉曼巴模块），通过多方向扫描（水平 / 垂直 / 翻转）提取目标延展特征，结合聚类层对边界点的动态聚合，提升目标的定位能力

        传统视觉模型在处理复杂场景时面临 “全局依赖捕获不足” 与 “局部细节丢失” 的双重挑战：CNN 受限于局部感受野，难以建模长距离关系；Transformer 虽能处理全局依赖，却存在二次计算复杂度问题。CCViM Block（上下文聚类视觉曼巴模块）基于 Vision Mamba 架构，通过动态上下文聚类与多方向扫描的结合，在保持线性计算效率的同时，实现全局与局部特征的协同建模，尤其适用于医学、遥感等对空间上下文敏感的领域。

1.CCViM Block原理

       CCViM Block 的核心原理是将图像特征视为动态点集，通过自适应聚类与选择性状态空间扫描实现特征优化：

        动态聚类：将特征点按语义相似性聚合成若干中心（如 4 或 25 个），聚合邻域信息的同时减少冗余计算；

       多方向扫描：借鉴 Mamba 的线性状态空间模型，沿水平、垂直等方向提取长距离依赖，通过选择性机制动态组合最优扫描路径；

         双分支融合：通过残差结构融合通道语义与空间上下文，平衡特征表达能力与计算效率。

CCViM Block 采用双分支残差架构：

 1. 线性变换分支：通过 1×1 卷积调整特征维度，捕获通道间关联；

 2. 空间上下文分支：

          深度卷积层：提取局部空间特征；

        CCS6 层：核心模块，包含 4 个扫描方向（水平 / 垂直 / 翻转）与 2 种聚类配置（4/25 中心），通过门控机制选择 4 种操作融合；

 3. 归一化与残差连接：通过 LayerNorm 稳定训练，并通过残差连接保留原始特征信息。

2. CCViM Block习作思路

医学领域

在医学图像分割中，CCViM Block 通过动态聚类强化病灶局部细节（如细胞核边界、肿瘤边缘），同时利用多方向扫描捕获解剖结构的全局关联（如器官位置关系）。

遥感领域

针对遥感影像中地物尺度差异大的特点，CCViM Block 以 4 个聚类中心聚合农田、森林等大面积同质区域特征，以 25 个中心捕获城市建筑、道路等异质纹理，结合经纬方向扫描提取地物分布模式。

缺陷检测领域

工业缺陷检测中，CCViM Block 通过水平 - 垂直翻转扫描强化划痕、裂纹等线性缺陷的延展特征，利用 4 个聚类中心突出缺陷区域的纹理突变点，抑制背景干扰。

农业领域

农业场景中，CCViM Block 通过动态聚类适应作物冠层密度变化：4 个中心捕获整齐作物行的全局分布，25 个中心细化单株叶片纹理，结合行列扫描整合农田布局信息，尤其在遮挡条件下对病斑边界的定位能力显著优于传统方法。

3. YOLO与CCViM Block的结合    

        将 CCViM Block 与 YOLO 结合，可在保持 YOLO 实时检测效率的基础上，通过动态上下文建模强化多尺度目标的特征表达，具体优势如下：

1. 多尺度目标检测精度提升

        CCViM Block 的动态聚类机制能自适应聚合不同尺度目标的特征 —— 对小目标（如医学影像中的微小结节、遥感图像中的小型车辆），通过增加聚类中心数量（如 25 个）捕捉细节纹理；对大目标（如工业场景中的大型构件缺陷、农田中的整片作物区域），以少聚类中心（如 4 个）整合全局上下文。这种机制弥补了 YOLO 在跨尺度检测时的特征失衡问题。

2. 边界定位与轮廓完整性优化

        CCViM Block 通过多方向扫描（水平 / 垂直 / 翻转）提取目标延展特征，结合聚类层对边界点的动态聚合（如强化医学病灶、工业缺陷的边缘特征点），使检测框更贴合真实轮廓。

4.CCViM Block代码部分

CCViM：Context Clustering Vision Mamba上下文聚类视觉曼巴模型，自适应聚合不同尺度的目标特征（如小目标的细节与大目标的全局上下_哔哩哔哩_bilibili

YOLOv11模型改进讲解，教您如何根据自己的数据集选择最优的模块提升精度_哔哩哔哩_bilibili

 代码获取：YOLOv8_improve/YOLOV12.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

5. CCViM Block到YOLOv11中

第一: 将下面的核心代码复制到D:\model\yolov11\ultralytics\change_model路径下，如下图所示。

            ​​​​​​    

第二：在task.py中导入包

 ​​​                  

第三：在task.py中的模型配置部分下面代码

第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

      ​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​第五：运行代码​​​​​​​

from sympy import falsefrom ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorld
import torch
if __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model = YOLO("/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/models/11/yolo11_ccvim.yaml")\# .load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data="/home/shengtuo/tangfan/YOLO11/ultralytics/cfg/datasets/VOC_my.yaml",epochs=300,imgsz=640,batch=4,# cache = False,# single_cls = False,  # 是否是单类别检测# workers = 0,# resume=r'D:/model/yolov8/runs/detect/train/weights/last.pt',amp = False)