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)

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

六、完美运行记录

七、本文总结

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二、FRMHead的原理解释 

FRM主要涉及三个主要的类DFL, PCRC, FRM。

1. DFL (Distribution Focal Loss): 这是一个集成模块，用于分布式焦点损失。它通过一个卷积层实现，该层对输入通道进行变换，以处理分布式数据。

2. PCRC: 这个类实现了一个卷积和重采样组合的网络。它包括卷积层、上采样和两个序列模块，其中包括最大池化、平均池化和额外的卷积层。这些组件共同作用于输入数据，通过不同的方式处理和合并信息。

3. FRM (Feature Reassembling Module): 这是一个特征重组模块，它结合了不同尺度的特征图并进行处理。该模块使用卷积、上采样、下采样和softmax操作来整合和重组不同层次的特征，以用于进一步的图像处理。

三、FRMHead的核心代码 

FRM的核心代码使用方式看章节四！

import torch
import torch.nn as nn
from ultralytics.utils.tal import dist2bbox, make_anchors
im