YOLOv8改进 | 检测头篇 | DynamicHead原论文一比一复现 （不同于网上版本，全网首发）

已于 2024-04-25 20:04:09 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 python pytorch 计算机视觉 目标检测
于 2024-01-03 00:00:52 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135305515
本文详述了DynamicHead的原理与实现，它是微软提出的一种目标检测新检测头，能统一尺度、空间和任务感知。通过在YOLOv8中复现官方代码，实现了性能显著提升，mAP增加超30%。文章涵盖核心思想、框架图、代码修改教程及yaml配置，提供完整运行记录。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是DynamicHead(Dyhead)，这个检测头由微软提出的一种名为“动态头”的新型检测头，用于统一尺度感知、空间感知和任务感知。网络上关于该检测头我查了一些有一些魔改的版本，但是我觉得其已经改变了该检测头的本质，因为往往一些细节上才能决定好的效果，我将官方的代码移植到了YOLOv8进行实验，同时该检测头有一些使用细节需要注意，成功实现了大幅度的涨点，mAP涨了百分之三十以上！！！所以检测头对于模型的精度提升是非常大的，同时该检测头有二次创新和三次创新的机会后期我也会发布在群里大家可以关注一下，同时本检测头发布的版本不同于网络上的其他魔改版本不要用其它版本的效果来对比我的检测头，欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

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 

目录

一、本文介绍

二、DynamicHead框架介绍

2.1  DynamicHead的核心思想

2.2  DynamicHead的框架图

2.3  DynamicHead的组成构建

三、 DynamicHead的核心代码 

四、手把手教你添加DynamicHead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、DynamicHead检测头的yaml文件

六、完美运行记录

七、本文总结

二、DynamicHead框架介绍

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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~2. 创建一个yolov10nsitou.yaml。大家根据自己的数据集实际情况，修改nc大小。模型结构打印，成功运行。
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