YOLOv5改进 | 检测头篇 | 独创FRMHead效果秒杀v5和RT-DETR检测头

原创 已于 2024-01-16 16:33:33 修改 · 1.2k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#YOLO #深度学习 #python #人工智能 #pytorch #计算机视觉 #目标检测

于 2024-01-16 07:00:00 首次发布
本文介绍了FRMHead，一种独创的目标检测头，效果优于YOLOv5和RT-DETR。通过详细解释FRMHead的DFL、PCRC和FRM组件，以及提供添加FRMHead到YOLOv5的步骤，实现了mAP和recall的显著提升。文章还提供了核心代码和yaml配置文件，帮助读者实践。

 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YOLOv5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！

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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)
Snu77的博客
01-03 5925
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
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 1572
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：⭐⭐⭐⭐⭐。
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）
走向CTO的路上...
09-28 1008
FRMHead是一种基于感受场的特征融合检测头，它通过融合不同感受场的特征来提升模型性能，尤其是在小目标检测方面。FRMHead已被证明能够有效地改进YOLOv8目标检测模型，在mAP和recall等指标上取得了显著的提升。FRMHead是一种有效的改进YOLOv8目标检测模型的方法，它在目标检测和图像分割任务中取得了显著的性能提升。该改进通过融合不同感受场的特征来提升模型性能，尤其是在小目标检测方面表现出色，使其成为一种很有潜力的目标检测头。
AI：283-独创FRMHead| 超越YOLOv8与RT-DETR的下一代目标检测头
一键难忘的博客
09-10 3243
YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域的佼佼者，其模型在精度和速度上不断取得突破。YOLOv8作为该系列的最新版本，已经在多个检测任务中展现了其强大的性能。然而，面对新兴的检测需求和挑战，我们需要进一步优化YOLOv8的检测头，以提升其检测精度和速度。本文将介绍一种全新的检测头设计——FRMHead（Feature Recalibration Module Head），并通过与YOLOv8和RT-DETR检测头的对比，展示其优越的性能。
FRMHead：超越YOLOv8与RT-DETR的新型检测头设计与性能分析
最新发布
shrgegrb的博客
03-31 1011
FRMHead通过特征重标定、动态特征学习和改进的特征融合机制，显著提升了YOLOv8的检测性能。未来可以进一步优化FRMHead的结构，探索其在多目标跟踪和实时检测中的应用潜力。
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
Snu77的博客
12-30 17万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
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的博客
01-07 3271
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
YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
01-07 2万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv8文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。本专栏持续更新网络上的所有前沿文章。
YOLOv5添加改进的解耦头
Zeng999212的博客
07-11 2707
YOLOv5 中 Head 耦合头替换为 Decoupled Head 解耦头，将YOLOX的解耦头改进后应用到YOLOv5中
优化改进YOLOv5算法之针对小目标检测优化YOLOv5_Face2(超详细)
qq_40716944的博客
06-17 3251
本文主要参考YOLO-FaceV2这个文章，该文章为了解决人脸检测中小目标、遮挡等问题，在YOLOv5算法的基础提出了几点改进，且取得了比较不错的效果。
YOLOv5改进 | Head | 将yolov5的检测头替换为ASFF_Detect
kay_545
06-12 5290
yolov5改进，asff检测头，asff
【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
热门推荐
路人贾的博客
03-03 24万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
yolov5详解与改进
qq_44089890的博客
04-13 1万+
https://github.com/z1069614715/objectdetection_scriptOptimal Transport Assignment（OTA）是YOLOv5中的一个改进，它是一种更优的目标检测框架，可以在保证检测精度的同时，大幅提升检测速度。在传统的目标检测框架中，通常采用的是匈牙利算法（Hungarian Algorithm）进行目标与检测框的匹配。这种算法虽然能够找到最优匹配，但是在实际应用中，由于匹配的计算量过大，往往会导致检测速度过慢。OTA算法通过引入一种新的目标与检
YOLOv5改进——加入解耦合头
weixin_44902604的博客
03-17 3368
至此，关于yolov5加入解耦合头的改进完成，总的来说 提升性能还是不错的，就是会增大参数量👻。
[修改记录]对于yolov5的head部分里的一些模块进行了修改替换
PLH19990227的博客
03-03 1627
对yolov5 5.0的修改记录，供自己回忆使用。
YOLOv5解析 | 番外篇：如何改进YOLOv5？
“365天深度学习训练营”报名进行中～
05-23 2万+
大家好，我是K同学啊！ 在前面的文章YOLOv5解析 | 第二篇：用YOLOv5训练自己的数据集（超级详细完整版）中我们介绍了使用训练自己的数据集。 这一篇文章，我将带大家一起解析 YOLOv5 的 6.0 版本结构，先看看我们模型结构图~ 由于YOLOv5存在多个版本，所以你在网上可能会看到许多不同版本是网络结构图。（这里放的是最新的YOLOv5 的 6.0 版本结构图） 文章目录一、YOLOv5的结构文件二、修改网络结构 一、YOLOv5的结构文件 我们如何找到YOLOv5的结构文件？ 文件定位：…/
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
04-09 2万+
将轻量型的Ghost模块与YOLOv5算法相结合，进一步降低网络参数量，使模型轻量化的同时加快网络推理速度。
yolov5的head修改为decouple head
qq_34496674的博客
05-18 9461
yolov5的head修改为decouple head yolov5的head修改为decoupled head，与yolox的decouple head对齐 在yolox的论文中decouple head提升了1.1%，尝试一下效果 修改models下的yolo.py文件中的Detect class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX
yolov5 yolov7 目标检测网络改进：引入特征细化网络，重建检测颈部网络，层层递进解决小目标检测问题
weixin_44782087的博客
08-22 1万+
yolov5 yolov7 目标检测网络改进：引入特征细化网络，重建检测颈部网络，层层递进解决小目标检测问题
RTDETR 改进Focal Loss
03-20
借鉴YOLOv8改进版本中的FRMHead设计思路，可以通过集成模块实现分布式焦点损失（DFL）。具体而言，在检测头部分加入一个额外的卷积层来处理输入特征图，并将其映射到更合适的概率空间，从而改善回归分支的表现[^3]。...
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值