YOLOv11-seg改进系列 | 引入CGNet的C3k2_ContextGuided模块，局部特征+周围上下文+全局重标定三路协同，复杂场景分割更稳

YOLOv11-seg改进 | C3k2_ContextGuided上下文引导替换C3k2全流程指南

• • 一、本文简介
  • • 1.1 原始 C3k2 的局限性
    • 1.2 C3k2_ContextGuided 的核心改动
    • 1.3 改进前后参数量 / GFLOPs 对比
  • 二、模块原理详解
  • • 2.1 层级结构总览
    • 2.2 ContextGuidedBlock 的核心思想
    • 2.3 FGlo：全局上下文重标定
    • 2.4 ContextGuidedBlock 与普通 Bottleneck 的差异
    • 2.5 C3k2_ContextGuided 的模块定位
  • 三、改进思想与创新点
  • • 3.1 背景与动机
    • 3.2 核心创新点
    • 3.3 与现有方案的对比
    • 3.4 在 YOLOv11 中的适配方式
  • 四、完整代码
  • • 4.1 来自 `ultralytics/nn/extra_modules/block.py`
    • 4.2 来自 `ultralytics/nn/extra_modules/block.py`
    • 4.3 来自 `ultralytics/nn/extra_modules/block.py`
    • 4.4 来自 `ultralytics/nn/extra_modules/block.py`
  • 五、手把手配置步骤
  • • Step 1：确认 `extra_modules/__init__.py` 导入状态
    • Step 2：确认 `tasks.py` 注册状态
    • Step 3：训练 / 验证调用示例
  • 六、YAML 配置文件
  • • 6.1 变体一：全面替换
    • 6.2 变体二：仅替换 Backbone
    • 6.3 变体三：精度优先模式
    • 6.4 变体四：混合模式
    • 6.5 变体五：P2 四尺度版本
  • 七、常见问题
  • • 7.1 `NameError: name 'C3k2_ContextGuided' is not defined`
    • 7.2 `ContextGuidedBlock_Down` 为什么没有出现在 YAML 里
    • 7.3 如何把分割头改成检测头
    • 7.4 YAML 参数如何理解
  • 八、总结

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专栏系列：YOLOv11 注意力/精度改进实战
改进点：将 YOLOv11-seg 中的C3k2替换为C3k2_ContextGuided，引入 CGNet 路线中的 Context Guided Block，以“局部特征 + 周围上下文 + 全局重标定”的协同设计替代标准卷积瓶颈，在保持较低额外开销的同时，进一步提升模型对复杂背景、边界细节与多尺度结构的感知能力。

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一、本文简介

本文引入CGNet / Context Guided Network路线中的ContextGuidedBlock，在 YOLOv11 的C3k2框架中构建出C3k2_ContextGuided。当前仓库文档YOLOV11配置文件.md第44项给出了C3k2-ContextGuided配置，但没有在文档里展开论文全名。结合当前源码中的ContextGuidedBlock、FGlo命名和论文资料，可以确认它对应的是CGNet: A Light-weight Context Guided Network for Semantic Segmentation