在处理乳腺癌组织病理图像时，现有方法在特征提取和融合方面存在不足。一方面，许多单超分辨率方法只有固定的感受野，难以捕捉多尺度特征，无法很好地解决不同放大倍数下低分辨率图像带来的问题。另一方面，在图像分类任务中，虽然有一些方法考虑了多尺度特征提取，但在特征融合方面存在缺陷，如 SSCA 仅拼接多尺度特征而未充分融合。因此，需要设计一种新的模块来有效融合高分辨率和低分辨率特征，提升模型对乳腺癌组织病理图像分类的性能，。

上面是原模型，下面是改进模型

1. 跨尺度选择性融合模块CSFblock介绍 

       CSFblock 的设计基于多尺度特征融合的理论。它认为不同分辨率的特征都包含着对图像分类有价值的信息，通过将高分辨率特征和经过上采样处理后的低分辨率特征进行融合，可以充分利用这些信息。具体来说，利用全局平均池化（GAP）获取特征的全局信息，再通过全连接层生成紧凑特征向量来引导特征选择过程，最终通过注意力机制对不同分辨率的特征进行加权融合，使得模型能够更好地捕捉图像的多尺度特征，从而提高分类的准确性。

从提供的图片来看，CSFblock模块主要包含以下几个部分：

        MCA 模块由三个并行分支组成，每个分支负责不同维度的注意力建模。在信息传播过程中，输入特征图F∈RC×H×W分别进入三个分支，经过旋转、挤压变换、激励变换等操作生成不同维度的注意力权重，对原特征图进行增强，最后通过简单平均聚合三个分支的输出得到最终精炼特征图。

         双向输入：CSFblock 有两个输入方向，分别接收高分辨率特征和低分辨率特征。这是因为在处理乳腺癌组织病理图像时，不同分辨率的特征都包含着重要信息，高分辨率特征包含更多细节，低分辨率特征能反映整体结构，两者结合有助于提升分类准确性。

         上采样统一维度：为了让低分辨率特征和高分辨率特征能更好地融合，先对低分辨率特征进行上采样操作，使其在尺寸和维度上与高分辨率特征保持一致。这一步就像是把小拼图放大到和大拼图一样的尺寸，方便后续拼接。

         初步融合：将经过上采样的低分辨率特征和高分辨率特征进行相加，实现初步的特征融合，得到融合后的特征。

         获取全局信息：对初步融合后的特征，沿着通道维度进行全局平均池化操作，得到关于这些特征的全局信息。这一步相当于对整个拼图的内容做一个概括总结，方便后续处理。  

        生成引导向量与权重向量：把全局信息输入到全连接层，生成一个紧凑的特征向量，这个向量会引导后续的特征选择过程。然后，通过另外两个全连接层，将这个引导向量转化为两个权重向量。

        最终加权融合：对这两个权重向量进行 softmax 操作，让它们的值变成可以用于加权的概率形式。最后，根据这些权重，对高分辨率特征和上采样后的低分辨率特征进行加权融合，得到最终用于分类的融合特征图。    

2. YOLOv11与多维协同注意力机制MCA的结合           

将 YOLOv11 中 neck 层的 contact 替换，能改进特征融合方式。它能更精细地融合不同尺度特征，增强模型对多尺度目标的感知，提升检测精度，还能减少过拟合，提高模型泛化能力，使其在复杂场景下表现更优。

3. 跨尺度选择性融合模块CSFblock代码部分

视频讲解：

YOLOv8_improve/YOLOv11.md at master · tgf123/YOLOv8_improve · GitHub

YOLOv11模型改进讲解，教您如何修改YOLOv11_哔哩哔哩_bilibili

YOLOv11全部代码,现有几十种改进机制。

 4. 跨尺度选择性融合模块CSFblock引入到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

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第三：在task.py中的模型配置部分下面代码

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第四：将模型配置文件复制到YOLOV11.YAMY文件中

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     第五：运行成功

from sympy import falsefrom ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorldif __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(r"E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\models\11\yolo11_CSFblock.yamy")\.load(r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\yolo11n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data=r'E:\Part_time_job_orders\YOLO\YOLOv11\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',epochs=300,imgsz=640,batch=64,# 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 = True)