YOLOv8改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）

已于 2024-03-18 10:04:07 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 pytorch YOLO python 计算机视觉 目标检测
于 2023-12-05 16:23:00 首次发布
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本文探讨了如何用FocalModulation替换YOLOv8中的SPPF，以提高目标检测的精度。FocalModulation是一种新的特征增强方法，利用注意力机制聚焦关键区域，尤其适合处理小目标和复杂背景中的对象。通过实验证明，FocalModulation在不增加计算量和参数的情况下，能提升模型的性能。

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这个FocalModulation能够提升一定的精度，其不影响任何的计算量和参数所以还是可以尝试的(改进起来也比较简单)。

(说一下这里为啥给到四颗星，因为这个改进机制无非就是替换SPPF对于我们的模型没有特别大的改动，而且还能够有一定的涨点效果，所以给到四颗星)

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

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一、本文介绍

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YOLOv11改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPF
Limiiiing的博客
10-30 789
本文记录的是利用焦点调制模块Focal Modulation改进YOLOv11的方法研究。利用深度可分离卷积层实现的焦点语境化来编码从短到长范围的视觉语境，通过门控聚合有选择性地为每个查询标记收集语境到调制器中，并利用逐元素仿射变换将调制器注入查询，优化了对视觉任务中标记交互的建模能力，提高模型性能。
【YOLOv10改进[SPPF]】使用 FocalModulation替换SPPF（模型结构变化小+涨点） + 含全部代码和详细修改方式
静谧、淡雅
09-24 1381
使用 FocalModulation替换SPPF（模型结构变化小+涨点） + 含全部代码和详细修改方式
YOLOv8 改进：将 SPPF 替换为 FocalModulation
最新发布
走向CTO的路上...
04-04 610
YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测架构，能够在一张图片上同时预测多个物体的边界框和类别概率。它以高速度和合理的准确性广泛应用于实时场景。Focal Modulation 是一种新的特征处理机制，可通过聚焦于关键区域进行特征调制，增强模型对重要细节的关注。这种方式更具灵活性，能在降低计算负担的同时提高检测精度。
YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）
Snu77的博客
12-18 3907
本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这个FocalModulation能提升精度
YOLOv8改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF实现更高精度的空间金字塔池化
走向CTO的路上...
06-21 2085
在YOLOv8中，可以替代SPPF（Spatial Pyramid Pooling Feature）实现更高精度的空间金字塔池化。Focal Modulation是一种注意力机制，可以关注到图像中更重要的区域，从而提高模型对目标特征的提取能力。Focal Modulation替换SPPF是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的精度，使其成为目标检测、图像分类、语义分割等任务的优选方案。
【YOLOv8改进-SPPF】 Focal Modulation :使用焦点调制模块替代SPPF
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-16 1818
我们提出了焦点调制网络（简称FocalNets），在其中完全用焦点调制模块替代了自注意力（SA），用于建模视觉中的标记交互。焦点调制由三个组件组成：（i）焦点上下文化，通过一系列深度卷积层实现，从短距离到长距离编码视觉上下文，（ii）门控聚合，选择性地将上下文聚合到每个查询标记的调制器中，以及（iii）逐元素仿射变换，将调制器注入查询标记。
YOLOv11改进 | SPPF篇 | 2024最新AIFI模块改进特征金字塔网络（Transformer和YOLO的结合）
Snu77的博客
11-06 9908
本文给大家带来是用最新的改进是RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv11中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv11往往能够达到一些特殊的效果，因为发论文并不一定要提高精度轻量化模型也是一个方向本文含yolov11和RT-DETR的结合文件，配合RT-DETR检测头）。
YOLOv11改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）
Snu77的博客
10-21 3562
本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这个FocalModulation能够提升一
YOLOv10改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）
Snu77的博客
07-14 1646
本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难以检测的小对象或在复杂背景中的对象（更多的检测效果请看第二章）。我进行了简单的实验，这个FocalModulation能够提升一
特征融合篇 | YOLOv8改进之利用新的空间金字塔池化FocalModulation取代SPPF
突然好想你
05-24 1127
Focal Modulation Networks（FocalNets）的基本原理是替换自注意力（Self-Attention）模块，使用焦点调制（focal modulation）机制来捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息。本文所做的改进是将新的空间金字塔池化FocalModulation取代SPPF模块。🌈
特征融合篇 | YOLOv8改进之利用全局平均池化层和全局最大池化层优化SPPF
突然好想你
05-18 1579
分析SPPF的问题点，我们发现SPPF模块只关注边缘信息而忽略背景信息。那么如何改进呢？我们在SPPF模块的基础上，利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，帮助网络更好的做出判断，在获取全局视角信息时并减轻不同尺度大小所带来的影响。🌈
YOLOv8算法改进【NO.92】使用大核分离卷积注意力模块Large Separable Kernel Attention（LSKA）改进SPPF模块
m0_70388905的博客
12-14 2435
使用大核分离卷积注意力模块Large Separable Kernel Attention（LSKA）改进SPPF模块
YOLOv8独家改进： 注意力魔改 | 高效的部分自注意力（PSA）模块，来自YOLOv10
会AI的学姐
06-04 860
引入YOLOv10中的一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，在1×1卷积后将特征均匀地分为两部分。
YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention），大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制
12-09 1367
可变形大核注意力（D-LKA Attention）高效结合SPPF进行二次创新，大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。
YOLOv8改进 | SPPF篇 | 利用YOLOv9最新的SPPELAN模块改进SPPF（全网独家创新，附手撕结构图）
Snu77的博客
02-24 7378
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，同时空间金字塔池化作为我们YOLOv8中的一个比较独特的存在其的改变并不会影响我们的模型其它的改进太多，所以如果你融合方面比较困难，可以尝试替换一下SPPF来改变模型的结构从而达到一个创新的目的，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入FocalModulation注意力机制
tsg6698的博客
06-26 733
焦点调制包含三个部分：(i) 焦点上下文化，使用一堆深度方向的卷积层实现，对从小范围到长范围的视觉上下文进行编码，(ii) 门控聚合，有选择地将上下文收集到每个查询标记的调制器中， (iii)逐元素仿射变换以将调制器注入到查询中。这些令人鼓舞的结果表明焦点调制可能正是我们视觉所需要的。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
AI：233-提升目标检测精度 | YOLOv8中FocalModulation替代SPPF的研究与应用
一键难忘的博客
08-13 2742
FocalModulation是一种改进的空间金字塔池化（SPPF）方法，旨在更好地处理不同尺度的目标。与传统的SPPF不同，FocalModulation通过引入注意力机制，调整特征图的权重，从而更精确地关注重要的区域。FocalModulation的核心思想是对特征图进行调制，以便对关键区域进行更精确的处理，从而提升模型的检测性能。return xFocalModulation作为YOLOv8的一个重要改进，主要通过替代传统的空间金字塔池化（SPPF）来提升目标检测的精度和性能。
YOLOv7独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征
12-13 1786
强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别；在多个数据集验证涨点，尤其对存在多个尺度的数据集涨点明显
YOLOv5独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野
12-08 1037
SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积，使SPPF增加大kernel，提升感受野，最终提升检测精度
yolov8改进SPPF
01-20
### YOLOv8中SPPF模块的优化方法 为了增强YOLOv8对于不同尺度目标物体检测的能力，可以考虑对现有的SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）模块进行一系列改进措施。这些改进不仅能够提高模型性能，还能保持计算效率。 #### 增加池化层多样性 通过引入多种尺寸的最大池化操作来替代单一大小的最大池化核，在原有基础上加入更多层次的空间金字塔结构[^1]。这有助于捕捉更丰富的空间信息并改善特征表示的质量： ```python class SPPFLayer(nn.Module): def __init__(self, c1, k=(5, 9, 13)): super().__init__() self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x//2) for x in k]) def forward(self, x): return torch.cat([x]+[m(x) for m in self.m], dim=1) ``` 此代码片段展示了如何扩展传统的最大池化操作至多个不同的内核尺寸，从而构建更加灵活有效的SPPF层。 #### 调整通道数比例 适当调整输入到下一层之前经过融合后的特征图数量，即改变卷积层输出通道的数量比率。这样可以在不显著增加参数量的情况下进一步提升表达力和鲁棒性。 #### 应用注意力机制 集成先进的注意力机制如SENet或CBAM等，使网络具备自适应调节重要区域权重的功能。这对于复杂场景下的细粒度识别尤为重要，因为这类技术可以帮助突出显示那些更具区分性的局部特性。 ```python import math from torchvision import models def se_block(input_channels, reduction_ratio=16): squeezed_channels = _make_divisible(input_channels / reduction_ratio, 8) fc1 = nn.Conv2d(input_channels, squeezed_channels, kernel_size=1) relu = nn.ReLU(inplace=True) fc2 = nn.Conv2d(squeezed_channels, input_channels, kernel_size=1) return nn.Sequential( GlobalAvgPool(), fc1, relu, fc2, HardSigmoid() ) ``` 上述代码实现了简化版的SE Block用于实现通道维度上的注意力机制，可作为改进方案之一融入现有架构之中。
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