YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创FRMHead效果秒杀v8和RT-DETR检测头 (全网独家首发)

已于 2024-04-25 20:04:22 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 目标检测 计算机视觉
于 2024-01-03 00:01:56 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135310372
本文介绍了FRMHead，一种独创的目标检测头，适用于YOLOv8，能显著提高mAP和recall。文章详细解释了FRMHead的DFL、PCRC和FRM组件，并提供了核心代码和逐步指导如何添加到YOLOv8模型中，包括对多个文件的修改。通过应用FRMHead，读者可以提升模型性能并为论文产出提供新思路。

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，FRMHead检测头 ，其是由我独家创新，全网首发，效果秒杀之前的其它检测头，将其替换我们的YOLOv8的检测头，mAP提高百分之二十以上接近百分之三十，recall提高百分之二十，mAP50-95提高也接近百分之二十，可以说其效果是十分有效的，大家拿到以后可以将其和我发的其它的机制选一个主干一个Neck，做几次实验涨点效果就十分明显，就可以产出一篇论文，大家会发现检测头对于模型的精度提升是非常大的(但是其也是非常的难改的，网络上的关于检测头的改进十分少)，同时该检测头有二次创新的机会后期我也会发布在群里大家可以关注一下，欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO

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

目录

一、本文介绍

二、FRMHead的原理解释 

三、FRMHead的核心代码 

 四、手把手教你添加FRMHead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 

​编辑​​

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 修改九 

五、DynamicHead检测头的yaml文件

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