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）

Snu77

已于 2024-03-18 09:58:31 修改

阅读量3k

点赞数 28

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： YOLOv5改进有效专栏文章标签：目标跟踪人工智能计算机视觉 python pytorch YOLO 深度学习

于 2024-01-07 00:43:06 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135300801

YOLOv5改进有效专栏专栏收录该内容

132 篇文章 ¥129.90 ¥299.90

订阅专栏

本文介绍了如何利用AFPN（渐近特征金字塔网络）改进YOLOv5的检测头，详细阐述了AFPN的基本原理和结构，包括自适应空间融合和底层特征对齐等核心思想。作者提供了适配YOLOv5的Detect_AFPN检测头的完整代码，并手把手指导添加检测头的步骤，分享了训练结果和完美运行记录。此外，还讨论了AFPN计算量增加和初期效果不佳的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv5改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv5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YOLOv5适配AFPN增加小目标检测头)实现暴力涨点。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，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。