YOLOv5改进 | 检测头篇 | 增加辅助检测头利用AFPN改进Head（附详细修改教程）

已于 2024-01-16 12:10:45 修改
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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 YOLO pytorch python 算法
于 2024-01-07 01:13:49 首次发布
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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，通过渐近融合策略减小特征语义差距，提升目标检测性能。内容包括AFPN的基本原理、代码实现以及详细修改教程，帮助读者理解并动手实践AFPN在YOLOv5中的应用。

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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。之前答应大家说出一个四头版本的Detect_FPN本文就是该检测头，利用该检测头实现暴力涨点，让小目标无所遁形。同时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。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

一、本文介绍

二、AFPN4基本框架原理

2.1 AFPN的基本原理

三、Detect_AFPN4完整代码

四、手把手教你添加Detect_AFPN4检测头

4.1 修改一

4.2 修改二

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YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）
Snu77的博客
01-12 1285
本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的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。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐。
YOLOv5改进Swin系列：增加Swin-Transformer小目标检测头
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
10-25 1万+
增加一个SwinTransformer检测头结构
YOLOv10改进 | 检测头 | 自适应空间特征融合检测头 Detect_ASFF【精度拉满 + 小目标利器】
最新发布
weixin_43199439的博客
05-06 129
从不同层级提取多尺度特征（如 P3、P4、P5）；将高分辨率和低语义层次通过上采样 + 拼接融合；最终送入 Head 进行类别和框的预测。🤯 融合方式太“硬”：直接堆叠 or 相加，忽略了不同尺度特征对不同目标的重要性不同！这在小目标、密集目标、复杂背景场景中，容易造成误检 or 漏检。Detect_ASFF 是提升 YOLOv10 特征融合表现的一种有效方式，特别适合小目标检测任务。结构简单、训练稳定、推理可控，非常适合科研+项目落地场景！
Yolov5改进_Detect篇_ASFF
QuasimodoD的博客
10-25 504
ASFF
YOLOv5/v7/v8首发革新改进——轻巧、创新的LADH检测头
IpyVariable的博客
09-14 2083
本文介绍了一种原创改进的轻量化非对称多级压缩LADH检测头，该检测头能够实现即插即用，并在YOLOv5/v7/v8检测器中取得了显著的性能提升。本文将介绍一种原创改进的轻量级非对称多级压缩LADH（Lightweight Asymmetric Dual-Head）检测头，该检测头能够实现即插即用，并显著提升YOLO检测器的性能。因此，我们提出了一种非对称多级压缩的方法，即对不同类别的检测头采用不同的压缩比例。然而，为了进一步提高YOLO的性能，我们进行了一项原创改进，设计了一种轻巧且创新的LADH检测头。
YOLOv5算法改进（16）— 增加小目标检测层 | 四头检测机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
突然好想你
10-21 3501
作者通过网络结构图的形式循序渐进的为您讲解如何在YOLOv5中增加小目标检测层，相信看完本篇文章，您一定会有所收获！
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形，全新改进策略)
Snu77的博客
01-05 9261
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。之前答应大家说出一个四头版本的Detect_FPN本文就是该检测头，利用该检测头实现暴力涨点，让小目标无所遁形。⭐⭐⭐⭐⭐YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用渐近特征金字塔网络AFPN改进yolov11检测头融合P2网络结构(让小目标无所遁形，全网独家首发)
Snu77的博客
11-08 2877
本文给大家带来的最新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。之前答应大家说出一个四头版本的Detect_FPN本文就是该检测头，利用该检测头实现暴力涨点，让小目标无所遁形。
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)
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用AFPN辅助YOLOv11检测头进行特征融合识别（全网独家创新）
Snu77的博客
11-08 2503
本文给大家带来的最新改进机制是利用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YOLOv11改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv11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YOLOv11适配AFPN增加小目标检测头)
YOLOV5增加检测头
weixin_43644477的博客
01-18 1613
此时运行yolo.py，查看是否配置完成（别忘记改cfg路径），成功则配置完成，此时的yolov5(7)已经拥有了四个检测头。以下配置文件yolov5s_anchors4.yaml 将下面内容复制到models文件下。以下内容均以yolov5的7.0版本为准。以下手绘图（忽略白色粗线）
芒果YOLOv5改进19：检测头Head篇之新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头：即插即用｜原创改进轻量新颖ADH非对称多级压缩检测头，检测头新颖改进，YOLO检测器性能高效涨点
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06-04 3304
YOLOv5、YOLOv7代码改进教程：即插即用｜新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头
【YOLOv5改进系列(8)】高效涨点----添加yolov7中Aux head 辅助训练头
慕溪同学的博客
03-29 3192
auxiliary head辅助训练头是出至yolov7论文，这两天都在研究如何能够将v8和v7的一些模块添加到yolov5中，添加 Aux head 的主要原因是让网络中间层学到更多信息，有更丰富的梯度信息帮助训练。这里要注意，好的梯度信息能够让相同参数量的网络学的更好。这里的yolov5除了添加了辅助训练头，而且还进行了改进，将之前的OTA最优传输也添加进来，用于优化标签分配策略，添加之后我感觉训练损失慢了5倍不止，但是收敛效果和识别精度要提高了不少。
YOLO系列模型改进指南
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qq_37706472的博客
03-05 7万+
YOLO主流模型改进大杂烩！！！ 目前包含yolov5，yolov7，yolov8模型的众多改进方案，效果因数据集和参数而定，仅供参考。
芒果YOLOv7改进53：检测头篇：新颖共享ShareSepHead检测头改进：即插即用｜全网无重复的改进｜独家原创共享权重检测头，更省参数量，更高效，打造新型YOLOv7检测器，精度高效涨点
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
12-27 1343
YOLOv7新颖检测头改进：即插即用｜独家原创共享ShareSepHead检测头
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 尺度统一动态检测头DynamicHead改进yolov11检测头（不同于网上版本，全网独家首发）
Snu77的博客
11-08 4511
本文给大家带来的最新改进机制是，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YOLOv11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！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。
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 2838
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 | 检测头篇 | 辅助特征融合检测头FASFFHead (增加额外目标检测层，独家创新)
Snu77的博客
01-24 1万+
本文的内容为我独家创新，其原理参考了ASFFHead的原理，后期如果大家有使用的可以参考其代码进行绘画结构图，目前该网络的检测头我还没绘画。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YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，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~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLO目标检测多种改进模型
yunxinan的专栏
12-07 6035
yolo多种版本
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