YOLOv8改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）

已于 2024-11-08 22:35:58 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 pytorch python 计算机视觉 目标检测
于 2023-12-31 01:02:43 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135258440
本文介绍了如何利用ASFF（自适应空间特征融合）改进YOLOv8的检测头，形成Detect_ASFF，增强尺度不变性。ASFF通过自适应地融合不同尺度特征，解决不一致性问题。文章详细讲解了ASFF的原理，并提供了核心代码和手把手的添加教程，实验验证表明改进后的检测头在目标检测上表现出显著提升。

一、本文介绍

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：⭐⭐⭐⭐⭐

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

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、ASFF的基本框架原理

三、ASFF_Detect的核心代码

 四、手把手教你添加ASFF_Detect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、ASFF的基本框架原理

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ASFF（自适应空间特征融合）方法针对单次对

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YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版（全网独家创新）
Snu77的博客
12-10 1万+
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。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv8改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv8中(因为AFPN需要四个检测头，我们只有三个，下一篇文章我会出YOLOv8适配AFPN增加小目标检测头)
YOLOv8用ASFF替代传统特征融合：遮挡场景AP+4.5%，复杂环境检测更稳健
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
11-03 895
用ASFF替代YOLOv8的传统特征融合，核心是通过“空间自适应权重”解决遮挡场景的“有效特征筛选”问题——既不牺牲整体精度，又能让遮挡目标AP提升4.5%以上，完美适配工业、安防等复杂场景。速度快：无复杂的多路径融合，仅增加少量计算量，帧率下降<5%；易改造：直接替换PANet的融合模块，无需重构整个Neck；泛化强：不仅适配遮挡场景，对光照变化、背景复杂等场景也有1-2%的AP提升。
YOLOv8检测升级：集成多头检测头实战，专攻微小目标检测难题
know_F0727的博客
11-05 142
摘要：本文针对YOLOv8在微小目标检测中的漏检问题，提出通过添加多头检测头进行优化的解决方案。首先分析微小目标检测的难点，详细介绍多头检测头的设计原理和实现方法，包括配置文件修改、模型训练与验证流程。实验部分通过可视化对比和指标分析验证改进效果，并给出毕设论文写作与答辩技巧。文中还提供常见问题的应对策略和资源链接，为毕业设计提供从技术实现到成果展示的全流程指导。该方法通过增加专门针对微小目标的检测分支，显著提升模型对小目标的识别能力。
YOLOv8用ASFF替代传统特征融合：自适应选择有效特征，遮挡场景AP+4.5%
最新发布
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
11-23 545
在self.scale = scale # 0对应P3(80x80)、1对应P4(40x40)、2对应P5(20x20)# 1x1卷积统一通道数（P3=64, P4=128, P5=256，统一到channels）# 权重预测分支（轻量设计：2个1x1卷积+Sigmoid）# 残差连接卷积（调整通道数与原特征一致）# 1. 统一通道数# 2. 统一尺寸（按当前scale的目标尺寸调整）if self.scale == 0: # 融合到P3尺度(80x80)
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 17万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
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
09-22 3078
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 改进之 添加检测头
2301_80086153的博客
07-27 3359
以SC_C_Detect为例。
YOLOv5，YOLOv8添加ASFF（自适应空间特征融合）
weixin_45303602的博客
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ASFF：Adaptively Spatial Feature Fusion (自适应空间特征融合)
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 重参数化检测头RepHead解决困难样本检测（全网独家首发）
Snu77的博客
02-05 5100
本文给大家带来的改进机制是RepHead，该检测头为我独家全网首发，该检测头由重参数化模块组成，加大对于特征学习的能力，却可以不增加GFLOPs（仅仅略微提升）从而不影响模型的推理速度和性能，保持较高的FPS能力，牺牲了少量GFLOPs的情况下确提高了模型的特征提取能力，对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常新颖，想要发表论文的读者非常推荐使用。
yolov8检测头
fool996的博客
03-03 1万+
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。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。cv3: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的类别信息；stride: 一个形状为(nl,）的张量，表示每个检测层的步长（stride）；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。nl: 整数，表示检测模型中使用的检测层数；
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 辅助特征融合模块ASFF改进yolov11检测头（适配YOLOv11版本，全网独家创新）
Snu77的博客
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本文给大家带来的最新改进机制是利用辅助特征融合模块ASFF改进yolov11检测头形成新的检测头，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（本文的代码本是我个人创新）。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv8改进检测头Detect为Detect_Dyhead
分享一些自己改进代码的实例
12-25 6579
提供详细步骤详细代码，手把手教你在yolov8官方包中更换Detect_Dyhead检测头，，提高检测精度，亲测在多个数据集上有涨点！！！！
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
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
小哥谈
05-25 7079
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。🌈
AI：282-ASFF改进YOLOv8检测头 | 提升目标检测精度的全新方法（全网首发）
一键难忘的博客
09-09 3699
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。
【保姆级教程|YOLOv8替换检测头】融合改进检测头AFPN4（实测涨点明显）（包成功）（零基础教程）
anzhi_1211的博客
03-24 4686
博客主要详细教学了在YOLOv8中替换AFPN4的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）
走向CTO的路上...
09-19 1238
本篇介绍了一种利用动态蛇形卷积（DySnakeConv）改进YOLOv8检测头的分割专用检测头可以显著提升YOLOv8模型在图像分割任务上的精度。本篇介绍了一种利用 DySnakeConv 改进 YOLOv8 检测头的分割专用检测头，该方法可以显著提升 YOLOv8 模型在图像分割任务上的精度。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）
Snu77的博客
12-02 1万+
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。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检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现，还显著提升了对小目标和遮挡目标的检测能力。此外，模型在多种标准数据集。
yolov8检测头head改进怎么画结构图
02-27
### 绘制改进版 YOLOv8 检测头架构图 为了绘制改进后的YOLOv8检测头（即RFAHead）的结构图，可以遵循以下方法： #### 使用图形工具手动绘制 对于较为复杂的神经网络结构，如文中提到的基于超分辨率重构技术的YOLOv8改进检测头RFAHead[^1]，推荐使用专业的绘图软件来创建清晰直观的图表。这类工具允许精确控制各个组件的位置和连接方式。 - **选择合适的绘图平台**：可以选择Microsoft Visio、Lucidchart或其他在线协作型绘图应用。 - **定义主要模块**：按照论文描述中的层次关系，在画布上布置输入层、多个中间处理单元以及输出层。特别注意要突出显示新增加的功能部分——例如负责执行超分辨率重建操作的具体子模块。 - **标注数据流动方向**：利用箭头指示信息传递路径，并附带简短说明文字解释每一步骤的作用。 #### 利用编程库自动生成 如果倾向于自动化流程，则可借助Python社区内的一些优秀开源项目实现这一目的。以下是具体做法之一： ```python from graphviz import Digraph dot = Digraph(comment='The Roundabout Flow Architecture Head') # 定义节点 dot.node('a', 'Input Image') dot.node('b', 'Feature Extraction Layers') dot.node('c', 'Super Resolution Reconstruction Module') # 新增特性 dot.node('d', 'Detection Output Layer') # 创建边并设置标签 dot.edge('a', 'b', label='Raw Input') dot.edge('b', 'c', label='Extracted Features') dot.edge('c', 'd', label='Enhanced Feature Maps') print(dot.source) # 渲染保存图片文件 dot.render('rfa_head.gv', view=True) ``` 上述代码片段展示了如何通过`graphviz`包快速构建一张简单的有向无环图(DAG)，用于表示经过增强的目标识别框架内部的工作机制。此脚本会生成一个名为`rfa_head.gv.pdf`的PDF文档，其中包含了所设计的体系结构概览图。
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