yolov8检测头

最新推荐文章于 2025-02-18 19:35:56 发布
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本文详细解读了YOLOv8中的检测头结构，探讨了其在模型计算量中的占比，提出通过轻量化（合并卷积层）和增加精度（引入注意力机制）来优化检测头。介绍了Detect层的代码实现及其参数解释。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.检测头原理检测

1.1检测头

在图中的Detect就是yolov8的检测头部分.我们可以发现有两个分支

第一个是

第二个是

分别通过2个3x3的卷积和一个1x1的卷积来提取信息，最后分别结算Bbox.loss和CLs.loss

对应代码部分是cv2和cv3

可以发现，3层卷积之后有一个for循环，来遍历所有的通道数（3通道），这也是大大加大计算量的原因

1.2检测头的计算量

yolov8中的检测头是yolov8中检测目标的关键，它几乎占了计算量的1/5

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Fool832
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检测头篇 | YOLOv8 添加 大目标检测头 | 小目标检测头 | 4头BiFPN
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YOLOv8 添加 大目标检测头 | 小目标检测头 🍀新增小目标头加 BiFPN
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YOLOv8是目前最快的目标检测算法之一，它在速度和精度上都取得了很大的突破。为了进一步提高 YOLOv8 的性能，研究人员提出了各种改进方案，其中之一是添加大目标检测头、小目标检测头和 4 头 BiFPN。大目标检测头旨在提高对大目标的检测精度。它通常使用更大的卷积核和更多的通道来提取大目标的特征。小目标检测头旨在提高对小目标的检测精度。它通常使用较小的卷积核和更少的通道来提取小目标的特征。4 头 BiFPN是一种改进的特征融合网络，它可以更好地融合不同尺度的特征，从而提高检测精度。
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05-25
在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效性和准确性而著称。YOLOv8作为该系列的最新成员，继承了前代算法的优点，并在多个方面进行了优化和改进。其中，检测头（Detection Head）作为YOLOv8的重要组成部分，对于算法的性能有着至关重要的影响。本文将详细解析YOLOv8检测头的结构、原理、特点以及优化方法。在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效性和准确性而著称。YOLOv8作为该系列的最新成员，继承了前代算法的优点，并在多个方面进行了优化和改进。其中，检测头（Detection Head）作为YOLOv8的重要组成部分，对于算法的性能有着至关重要的影响。本文将详细解析YOLOv8检测头的结构、原理、特点以及优化方法。在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效性和准确性而著称。YOLOv8作为该系列的最新成员，继承了前代算法的优点，并在多个方面进行了优化和改进。其中，检测头（Detection Head）作为YOLOv8的重要组成部分，对于算法的性能有着至关重
从YOLOV8检测头开始，对YOLOV8的一些理解
creeper_boom的博客
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网络中最常用到的卷积模块，由卷积层、Batch Normalization层、激活函数层（可替换）组成，输入参数含义为（输入通道数-c1, 输出通道-c2, 卷积核大小-k, 卷积核步长-s），其中主要参数都传入了模块中的卷积层，BN层只接收c2作为参数，激活函数层不需要参数。YOLOV8的检测头分为3个，分别以上图网络的最后3个C2f层的输出作为输入，而YOLOV8的检测头参数量大幅增加的原因是YOLOV8采用了解耦头，分为Cls分类、Box回归两个分支，并去除了Obj loss的计算分支。
YOLOv10改进 | 代码逐行解析(四) | 手把手带你理解YOLOv10的一对一和一对多检测头（新手入门必读系列）
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m0_58941767的博客
02-18 1398
本文给大家带来的是YOLOv10中从检测头结构分析到损失函数各种计算的详解，本文将从检测头的网络结构讲起，同时分析其中的原理（包括代码和网络结构图对比），最重要的是分析检测头的输出，因为检测头的输出是需要输出给损失函数的计算不同阶段的输出不一样所以我们在讲损失函数计算的时候需要先明白检测头的输出和其中的一些参数的定义，本文内容为我独家整理和分析，手打每一行的代码分析并包含各种举例分析对于小白来说绝对有所收获，全文共1万1千字。
YOLOV8的Detect head 逐行解读
Qiming的博客
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YOLOV8从不同的特征层，得到不同大小的特征图，然后预测每个特征图的每个格子anchor的类别概率，以及每个格子中物体的边框，即相对于中心点上下左右的偏移量box。
yolov8涨点系列之增加检测头
zhang1379的博客
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yolov8涨点系列之增加检测头
YOLOv8改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）
Snu77的博客
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本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv8的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推荐大家使用。推荐指数：⭐⭐⭐⭐涨点效果：⭐⭐⭐⭐YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv8改进多种检测解耦头系列：即插即用 - 高精度&轻量化解耦检测头
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本文介绍了YOLOv8改进多种检测解耦头的系列方法，包括类别单独检测头和目标框单独检测头。这些改进能够提高目标检测的精度和效率，使得YOLOv8成为了一个高性能、轻量化的解决方案。在实际应用中，可以根据不同的需求选择适合的解耦头来进行模型设计。通过优化网络结构和训练策略，还可以进一步提升检测性能，并通过轻量化设计减少模型参数。源代码示例提供了类别单独检测头、目标框单独检测头和深度可分离卷积的实现，供读者参考和使用。希望本文对您理解YOLOv8的改进和解耦检测头的设计有所帮助！
关键点检测（7）——yolov8-head的搭建
战争热诚的博客
09-07 3368
这是关键点检测的第七课，主要学习ultralytics的关键点检测的head部分，学习源码，并自己实现。
YOLOv8融合改进 更换检测头为Detect_DyHead同时添加C2f_DBB模块
分享一些自己改进代码的实例
12-25 3943
yolov8独家训练测试融合网络结构，提供详细步骤详细代码，手把手教你在yolov8官方包中把检测头更换为Detect_DyHead检测头，并且将原始的C2f模块更换成C2f_DBB模块，提高检测精度，亲测在多个数据集上有涨点！！！！！
ASFF改进YOLOv8检测头：提升目标检测精度与效率的创新方法【YOLOv8】
步入烟尘的博客
11-21 1128
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其端到端的检测能力和高效性广泛应用于目标检测任务。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其改进了特征提取、特征融合和检测头设计等多个方面。YOLOv8的检测头主要负责将从骨干网络中提取的特征图进行处理，以生成最终的检测结果。自适应空间特征融合（ASFF）是一种用于提升目标检测精度的技术。ASFF通过对不同尺度的特征图进行自适应融合，使得模型能够更好地处理不同尺度的目标。ASFF能够在特征融合过程中动态调整各尺度特征的重要性，从而提高检测性能。
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YOLO（You Only Look Once）系列模型以其端到端的检测能力和高效性广泛应用于目标检测任务。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其改进了特征提取、特征融合和检测头设计等多个方面。YOLOv8的检测头主要负责将从骨干网络中提取的特征图进行处理，以生成最终的检测结果。自适应空间特征融合（ASFF）是一种用于提升目标检测精度的技术。ASFF通过对不同尺度的特征图进行自适应融合，使得模型能够更好地处理不同尺度的目标。ASFF能够在特征融合过程中动态调整各尺度特征的重要性，从而提高检测性能。
检测头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 挤压激励增强精准头 | 附详细结构图
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原创自研🌟 YOLOv8 更换 挤压激励增强精准头
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目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率，但是他的耗时会线性增强，毕竟一张大图会被切成很多小图去推理，所以在很多场景下无法得到应用。这里，我们从探测头入手，在原有的基础上在增加一个探测头以用于检测小目标。
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本文梳理Yolo v8 的改进点，并针对一些较难理解的点进行重点阐述，主要有如下几方面：backbone 使用C2f模块，检测头使用了anchor-free + Decoupled-head，损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合，框匹配策略由静态匹配改为了Task-Aligned Assigner匹配方式、最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作、训练总 epoch 数从 300 提升到了 500。
YOLOv8改进检测头Detect为Detect_Dyhead
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yolov8head解析
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也就是说，当特征图通过检测头的时候，会被转换为形状为(batch_size, 16 *4, w, h),而yolov8默认开启3个尺度的回归，所以前向传播会返回一个长度为3的列表，其中每个列表的形状是(batch_size, 16 *4, wi, hi)i=0,1,2。这个函数生成了每个特征图的中心点，0.5代表我们取中心点的意思，设想一下我们的坐标如果取(0,0), (1,1)...这实际上是反映了每个预测框的左上角坐标，通过+0.5可以理解为取中间的位置。
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本文首先给大家展示原始YOLOv8的网络结构图，然后再对其进行改变，即增加小目标检测头、增加大目标检测头和减少检测头。🌈
yolov8 检测头
08-28
YOLO（You Only Look Once）是一种面向实时目标检测的算法，YOLOv8是YOLO系列中最新的版本。YOLOv8检测头是指用于YOLOv8模型的一种特殊的网络结构。检测头通常是指网络模型中的最后一层或几层，用于输出目标检测的结果。 在YOLOv8中，检测头负责对图像进行分割和定位，以实现目标的准确检测和分类。检测头包含了卷积层、全连接层以及激活函数等组件，这些组件通过训练过程学习到了图像中不同目标的特征，并能够将其与背景进行区分。 YOLOv8检测头的设计考虑了实时目标检测的需求，通过多层卷积和池化操作，有效提取出图像中的特征信息，并将其传递给全连接层进行分类和定位。相较于传统的目标检测算法，YOLOv8的检测头具有速度快、精度高、效果好等优势。 总的来说，YOLOv8检测头是YOLOv8模型中的关键部分，它通过特定的网络结构和组件，实现对图像中目标的准确识别和定位。通过不断的模型训练和改进，YOLOv8检测头在目标检测领域取得了显著的成果，并且被广泛应用于实际场景中。
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