YOLOv5/v7/v8首发革新改进——轻巧、创新的LADH检测头

最新推荐文章于 2025-02-08 00:54:43 发布

IpyVariable

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文章标签： YOLO 目标跟踪机器学习计算机视觉

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本文介绍了针对YOLO系列检测器的一种原创改进——轻量级非对称双头（LADH）检测头，该检测头利用非对称多级压缩技术提升检测性能和泛化能力，适用于不同物体类别的复杂性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

YOLOv5/v7/v8首发革新改进——轻巧、创新的LADH检测头

近年来，计算机视觉领域一直在追求更快、更准确的物体检测算法。在这个背景下，YOLO（You Only Look Once）系列检测器应运而生。本文将介绍一种原创改进的轻量级非对称多级压缩LADH（Lightweight Asymmetric Dual-Head）检测头，该检测头能够实现即插即用，并显著提升YOLO检测器的性能。

介绍
YOLOv5/v7/v8是YOLO系列检测器的升级版本，在目标检测领域取得了令人瞩目的成果。然而，为了进一步提高YOLO的性能，我们进行了一项原创改进，设计了一种轻巧且创新的LADH检测头。该检测头引入了非对称多级压缩技术，以提高检测器的效率和精度。

非对称多级压缩
传统的YOLO检测器通常采用对称的多级压缩结构，即每个检测头的压缩比例相同。然而，我们发现在实际应用中，不同物体类别之间的复杂性存在差异。因此，我们提出了一种非对称多级压缩的方法，即对不同类别的检测头采用不同的压缩比例。这样可以更好地适应不同类别的特征表示和目标尺寸分布，提高检测器的泛化能力。

LADH检测头
为了实现非对称多级压缩，我们设计了LADH检测头。LADH包含两个主要组件：Asymmetric Head和Dual-Head。Asymmetric Head负责对不同类别的特征进行非对称压缩，以适应不同类别的复杂性。Dual-Head结合了两个Asymmetric Head的输出，并生成最终的物体检测结果。通过引入Asymmetric Head和Dual-Head，我们能够在保持模型轻量化的同时，获得更高效准确的检测性能。

源代码示例

import torch
imp

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