YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形，全新改进策略)

已于 2024-04-25 20:03:46 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 目标跟踪 深度学习 计算机视觉 人工智能 python
于 2024-01-05 01:35:49 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135074998
本文介绍了如何利用AFPN（渐近特征金字塔网络）改进YOLOv8的检测头，以增强小目标检测能力。AFPN通过渐近融合策略减少特征层次间的语义差距，提高检测性能。详细步骤包括代码修改和yaml文件调整，旨在帮助读者理解并实现在YOLOv8中应用AFPN。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN（渐近特征金字塔网络）来优化检测头，AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略，将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。之前答应大家说出一个四头版本的Detect_FPN本文就是该检测头，利用该检测头实现暴力涨点，让小目标无所遁形，同时该机制改完之后参数量仅有210w。同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

目录

一、本文介绍

二、AFPN基本框架原理​

三、Detect_AFPN完整代码

四、手把手教你添加Detect_AFPN检测头

4.1 修改一

4.2 修改二

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.5 修改五 

4.6 修改六 

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 修改九 

五、Detect_AFPN检测头的yaml文件

六、完美运行记录

七、本文总结

二、AFPN基本框架原理

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

AFPN的核心思想

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YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv5版（全网独家创新，全新改进策略）
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yolov5增加AFPN-全新特征融合模块AFPN，效果完胜PAFPN
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论文中提到使用AFPN的效果要比PAN的好，暂时还没有验证，先肝代码。可以看最上面的图，参数确实是少了。先上配置文件yolov5s-AFPN.yaml。在models/common.py增加。
爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头）
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YOLOv8 改进之 添加检测头
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以SC_C_Detect为例。
检测头篇 | YOLOv8改进之添加小目标检测头 / 添加大目标检测头 / 减少检测头
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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改进 | 检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层（让小目标无所遁形，全新改进策略）
走向CTO的路上...
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ASF-YOLO颈部模块是一种先进的特征融合方法，专门设计用于增强目标检测和图像分割任务中对小目标的检测。它是ASF-YOLO（自适应尺度特征融合 for YOLO）框架的关键组成部分，该框架引入了几种新颖策略来提高小目标的检测性能。此部分定义了模块，用于将特征图的通道数调整为指定的输出通道数。该模块采用1x1卷积层进行通道调整，而不改变特征图的空间尺寸。__init__继承自nn.Module类。定义了一个conv属性，代表用于通道调整的1x1卷积层。forwardx，代表待调整通道的特征图。
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YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头进行针对性检测(让小目标无所遁形)
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本文给大家带来的改进机制是针对性的改进，针对于小目标检测增加P2层，针对于大目标检测增加P6层利用DynamicHead(原版本一比一复现，全网独一份，不同于网上魔改版本)进行检测，其中我们增加P2层其拥有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。我们增加P6层是一个较低分辨率但具有更大感受野的特征层。对于大尺寸目标，这意味着模型可以更有效地捕捉到整体的结构信息。在这些的基础上我们配合DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的精度。本文的内容是订阅
YOLOv8改进 | 利用AFPN检测头提升小目标识别能力（让小目标无所遁形）【YOLOv8】
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本文探讨了如何通过引入自适应特征金字塔网络（AFPN）来提升YOLOv8在小目标检测中的性能。AFPN通过对多尺度特征的精细化融合，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，特别是对小目标的检测能力进行了有效提升。我们通过引入可学习权重参数和膨胀卷积等技术，进一步优化了AFPN结构，实验结果显示，结合这些策略的改进方案显著提高了小目标检测的精度，整体mAP提升了约2%。在改进过程中，AFPN凭借其自适应融合的特性，成功克服了小目标信息容易被忽略的难题。
YOLOv8 利用AFPN改进检测头适配
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在YOLOv8中引入AFPN（特征金字塔网络）可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的多尺度目标检测性能方面。AFPN是一种多尺度特征融合网络，它可以将不同尺度的特征进行有效的融合，使模型能够更好地检测不同尺度的目标。AFPN的引入使得YOLOv8能够在复杂场景下也能保持较高的精度，并能够检测到各种尺度的目标。利用AFPN改进检测头是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的性能，使其成为多尺度目标检测、小目标检测、全景目标检测等任务的优选方案。
yolov8添加小目标检测层
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正常的YOLOv8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层，为了提升对小目标的检测能力，添加第四个输出层。在标准目标检测中，数据集中有小目标的情况下，小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，在有小目标数据集中能够有涨点。# P4/16对应的检测特征图大小为40X40，用于检测大小在16X16以上的目标。# P5/32对应的检测特征图大小为20X20，用于检测大小在32X32以上的目标。YOLOv8小目标检测模型。
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
JjtlReact的博客
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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！
YOLOv8改进AFPN：提升目标检测性能的渐近特征金字塔网络
GzvDart的博客
09-17 1535
然而，原始的FPN存在着非相邻层之间的信息传递不足的问题，这在一定程度上限制了目标检测性能的进一步提升。在原始的FPN中，特征金字塔的构建是通过上采样和下采样操作实现的。总结起来，YOLOv8改进AFPN通过引入渐近特征金字塔网络（AsymptoticFPN）来增强非相邻层之间的直接交互，从而提升了目标检测的性能。为了解决这一问题，研究人员提出了一种改进的渐近特征金字塔网络（AsymptoticFPN），并将其与YOLOv8相结合，以进一步提升YOLO系列算法的性能。
【YOLOv8改进】 AFPN ：渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
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。
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在目标检测任务中，多尺度特征对于编码具有尺度变化的对象至关重要。采用经典的自顶向下和自底向上特征金字塔网络是提取多尺度特征的常用策略。然而，这些方法存在特征信息的丢失或降级问题，损害了非相邻层次之间融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔网络（AFPN），以支持非相邻层次之间的直接交互。AFPN通过融合两个相邻的低级特征启动，并渐进地将更高级别的特征纳入融合过程。通过这种方式，可以避免非相邻层次之间较大的语义差距。
yoloV5 增加小目标检测层
m0_64298393的博客
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原始网络有三个检测头： 分别是 80x80 （小目标） 40x40（中目标） 160x160(小目标)，现在要增加小目标检测层，就可以在80 x 80 的上一步，也就是 160 x 160 尺寸增加为了检测160 x 160的检测头，因此需将backbon中160 与NECK中的 160 相加（残差网络），但原始网络中 NECK没有60 x 160的特征图，但可以对 80x80的特征图再进行一次上采样，得到160x160的特征图，并于backbon中60x160的特征图连接即可得到下图的网络图。
YOLOv5改进系列(十一) 增加小目标检测层
专注于人工智能学习，总结
12-14 9237
（1）以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指3232-9696，大物体是指大于96*96）。物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标。目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值，通用值为0.1边界框面积与图像面积之比的中位数在0.08%~0.58%之间根据目标实际覆盖像素与图像总像素之间比例对小目标进行定义首先创建文件。
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 4566
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！！！！！
YOLOv8小目标检测头改进方法与实现
本文所提及的“YOLOv8小目标检测头改进”项目，正是针对这一技术痛点提出的有效解决方案。 首先，我们需要理解YOLOv8在处理小目标时为何会出现性能瓶颈。小目标通常指在图像中占据像素面积较小、特征信息稀疏的目标...
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